[发明专利]点击率的深度交叉预估模型、方法、设备及存储介质在审
| 申请号： | 202210773170.8 | 申请日： | 2022-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN115114529A | 公开（公告）日： | 2022-09-27 |
| 发明（设计）人： | 赵佰亭;郭永存;梁润;贾晓芬;黄友锐;马天兵 | 申请（专利权）人： | 安徽理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 232001 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种点击率的深度交叉预估模型、方法、设备及存储介质，点击率的深度交叉预估模型由输入层(Input Layer)，FM层，DCA层和输出层(Output Layer)构成。输入层将具有稀疏高维特征的输入信息表示为低维稠密向量后，分别送入FM层和DCA层；FM层通过一阶特征和二阶特征交叉挖掘训练数据中从未出现或者很少出现的低阶交叉特征；DCA层利用缩放点积注意力机制设计交叉注意力层，区分出高阶交叉特征的重要度，并设计深度神经网络实现对高阶交叉特征建模；输出层负责输出预估结果。本发明的并行结构能同时有效的学习低阶和高阶交叉特征，能区分不同高阶交叉特征的重要程度并剔除冗余交叉特征，提高点击率的预估精度，对从海量信息中筛选出符合用户需求的信息具有重要意义。 | ||
| 搜索关键词： | 点击率 深度 交叉 预估 模型 方法 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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