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基于序列特征的点击率预测模型。 (中文)。英文摘要) Zbl 1463.62291号

摘要:点击率(CTR)预测模型是主流推荐系统的重要组成部分。该模型根据预测的CTR为推荐项目分配分数,并生成优化的评分函数,进而影响项目的显示策略。这有助于提高业务转化率和更好的用户体验。通常,CTR预测模型利用用户和项目特征来预测CTR。然而,用户行为的结构特征,例如频率和趋势,也可以反映行为倾向。由于缺少这些信息,本文将用户行为序列作为时间序列进行分析,并提取潜在特征。然后使用因子分解机从用户/项目特征和序列特征中学习,以提高预测质量。实验表明,基于序列特征的方法提高了CTR预测模型的性能,使CTR预测更加准确。

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62M20型 随机过程推断和预测
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