【摘 要】
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随着深度学习和大数据技术飞速发展,越来越多的互联网公司开始重视如何提升广告点击率的预测精度.点击率预测的精度越高,推荐给用户的信息就越准确,广告主获得的收益也就越高.为提升点击率预测的精度,人们往往通过手动组合的方法进行特征交互.但这种方法成本高、效率低,所带来的精度提升也不高,所以如何准确、高效地挖掘样本信息中隐式的交互特征,从而提升预测精度,成为了点击率预估算法的重要任务.针对该问题,本文对前
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随着深度学习和大数据技术飞速发展,越来越多的互联网公司开始重视如何提升广告点击率的预测精度.点击率预测的精度越高,推荐给用户的信息就越准确,广告主获得的收益也就越高.为提升点击率预测的精度,人们往往通过手动组合的方法进行特征交互.但这种方法成本高、效率低,所带来的精度提升也不高,所以如何准确、高效地挖掘样本信息中隐式的交互特征,从而提升预测精度,成为了点击率预估算法的重要任务.针对该问题,本文对前沿预测算法中建模交互特征的机制进行了一系列的分析与研究.具体的工作有以下两个方面:（1）对点击率预估中前沿算法的特征交互机制进行了研究.首先,针对目前公开数据集存在交互规则不明确和信息上限未知的问题,建立了只有低阶、高阶交互特征规则的实验数据集,其次在这些数据集上测试了前沿的点击率预估算法,包括GBDT、深度神经网络等,并重点从性能、原理和可解释性三个方面对实验结果进行了分析说明.实验最后表明大部分算法难以求得特征交互的最优解,尤其是GBDT等决策树模型,决策树模型虽然非常擅长对相关关系进行建模,但抗噪能力较差,不适用于挖掘交互特征.另外,使用深度学习算法可以显著提升点击率预估的精度.（2）针对目前预测算法中特征交互表达能力不足的问题,提出了一种融合特征交互与选择的模型XgbAFM.该模型的核心思想是使用XGBoost进行自动化特征工程,并按特征重要性筛选一定比例的特征进入深度神经网络;同时,为对原始数据进行更深入和更充分的特征交互,将Embedding后的类别型特征分别输入到了 FM模型和DNN模型中,然后使用注意力网络动态地学习交互特征的重要性,从而兼顾了低阶和高阶的特征表示.在Criteo数据集上的实验表明,XgbAFM模型有效提高了广告点击率的预测精度,其AUC相较于最优的基准模型,提高了 1.6013%.
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