[发明专利]一种基于深度残差网络的点击率预测方法在审
| 申请号： | 202010198835.8 | 申请日： | 2020-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN111506811A | 公开（公告）日： | 2020-08-07 |
| 发明（设计）人： | 李烨;李遥 | 申请（专利权）人： | 上海理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06N3/04;G06N3/08;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 上海邦德专利代理事务所(普通合伙) 31312 | 代理人： | 余昌昊 |
| 地址： | 200093 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度残差网络的点击率预测方法，该方法包括如下步骤：获取历史推荐广告点击数据作为模型的训练集和测试集；对数据进行预处理并剔除异常值；将训练数据输入到独热码输入层进行独热码向量映射，在独热码输入层后级联嵌入编码层将独热码向量映射到低维向量；将输出向量作为因子分解机部分和深度残差神经网络的共享输入，分别负责低阶特征和高阶特征的提取；在Fusion层将FM和深度残差神经网络的预测结果进行融合并做概率归一化映射。本发明将深度残差网络引入DNN模型，解决DNN随着网络变深产生的梯度消失和模型性能退化问题，从而更有效地提取高阶组合特征。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 网络 点击率 预测 方法 | ||
【主权项】：
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