[发明专利]一种基于深度特征融合的点击率预估方法在审
| 申请号： | 202210382800.9 | 申请日： | 2022-04-09 |
| 公开（公告）号： | CN114781503A | 公开（公告）日： | 2022-07-22 |
| 发明（设计）人： | 石秀金;龚园;夏小玲 | 申请（专利权）人： | 东华大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 北京力量专利代理事务所(特殊普通合伙) 11504 | 代理人： | 刘一霖 |
| 地址： | 200051 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种基于深度特征融合的点击率预估方法，包括如下步骤：拿到历史数据，将数据经过热编码后变成由0和1组成的高维稀疏特征，得到基础特征；对基础特征经过嵌入层进行特征向量构建，构建后的向量作为模型训练输入；经过浅层模型FmFM和深层模型DenseDNN，同时学习显式和隐式特征交互；将FmFM模型和DenseDNN网络的结果拼接后，经过Sigmoid函数得到输出结果，用AUC和LogLoss两个指标来判断模型预测的准确率。本发明用特征融合的方式提升模型性能，使得点击率预估的结果更准确，提高广告媒介的利益。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 特征 融合 点击率 预估 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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