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广告转化率(CVR)是广告投放效果的重要指标。目前转化率预估模型对数据稀疏和类别分布不均衡的电商广告数据学习能力有限。针对上述问题,本文提出了DCN模型+数据融合的方法,解决数据稀疏以及繁杂人工特征工程问题。使用大数据集群资源,数据分布式计算,加快模型训练速度。最后,通过单模型实验、采样实验以及数据融合实验,验证了DCN+数据融合对预估准确率有明显提升。