【Paper】Deep & Cross Network for Ad Click Predictions
目錄 背景 相關工作 主要貢獻 核心思想 Embedding和Stacking層 交叉網絡(Cross Network) 深度網絡(Deep Network) 組合層(Combination Layer) 理論 ...
原文：DIN(Deep Interest Network of CTR) [Paper筆記]
背景 經典MLP不能充分利用結構化數據，本文提出的DIN可以 使用興趣分布代表用戶多樣化的興趣 不同用戶對不同商品有興趣 與attention機制一樣，根據ad局部激活用戶興趣相關的興趣 用戶有很多興趣，最后導致購買的是小部分興趣，attention機制就是保留並激活這部分興趣 。 評價指標 按照user聚合樣本，累加每個user組的sum shows AUC sum shows 。paper說實 ...
2017-12-12 09:35 0 8688 推薦指數：
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