一种融合特征过滤器的广告点击率预测方法
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一种融合特征过滤器的广告点击率预测方法
申请号:
CN202410905718
申请日期:
2024-07-08
公开号:
CN118747665A
公开日期:
2024-10-08
类型:
发明专利
摘要
本发明涉及一种融合特征过滤器的广告点击率预测方法,属于广告点击率预估领域。该方法包括:将获取的用户与广告特征信息输入训练收敛的融合特征过滤器的广告点击率预测模型中得到预测结果。其中广告点击率预测模型的处理过程为,获取用户与广告相关特征信息,构建特征嵌入,进行特征过滤,并行进行显式特征交互与深度特征交互,连接结果到输出层得到预测结果。该方法在显式与深度特征交互之前设计一种特征过滤器,能有效综合特征在显式与隐式特征交互中的综合表现力,对特征进行权重过滤提高最终预测的准确率。
技术关键词
广告点击率预测
嵌入特征
融合特征
过滤器
深度神经网络
点击率预估
广告特征
矩阵
注意力机制
元素
参数
线性
算法