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深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)在点击率预测(CTR)领域应用广泛。这些模型通对特征之间的交互和改变深度网络结构来优化CTR预测模型。然而现有的方法忽略了特征本身的重要性的对深度网络的影响,限制了模型的学习能力。为了更好地预测用户可能点击的对象,文章提出了基于SENET机深度网络(Squeeze-and-Excitation Deep Network,SENET-Deep)模型。该模型利用Squeeze-and-Excitation Networks(SENET)动态学习特