[发明专利]一种基于多任务学习机制的点击率预估方法有效
申请号: | 202110184280.6 | 申请日: | 2021-02-08 |
公开(公告)号: | CN112860998B | 公开(公告)日: | 2022-05-10 |
发明(设计)人: | 张引;胡荐苛 | 申请(专利权)人: | 浙江大学 |
主分类号: | G06F16/9535 | 分类号: | G06F16/9535;G06F16/2458;G06F16/332;G06Q50/00;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人: | 郑海峰 |
地址: | 310058 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 本发明公开了一种基于多任务学习机制的点击率预估(Click‑Through‑Rate,CTR)方法,旨在改善文本内容推荐系统中针对用户进行个性化推荐的效果。本发明立足于将领域知识融入深度模型来改进用户兴趣挖掘的思想,提出了新颖的混合专家网络来对领域知识进行高解释性表示,并通过任务导向的门控网络建模多任务之间的联系,进一步提高CTR以及其他任务预测的准确性。本发明提出的方法可以直接输入独热编码(One‑Hot)形式的用户特征和候选物品特征,不需要繁琐的人工特征工程,经过深度模型的特征交叉就可以学习到用户深层次的兴趣表示,最后输出0~1范围内的概率值来表示用户对候选物品的感兴趣程度。本发明具备较高的解释性和扩展性,很容易就能应用于具体的推荐场景中。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 任务 学习 机制 点击率 预估 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于浙江大学,未经浙江大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/202110184280.6/,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:一种协同防护方法和装置
- 下一篇:高牢度弹力牛仔贴合面料的制备方法