基于注意力机制的视频点击率预测研究

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第一章 绪论

1. 1 研究的背景

1. 2 研究的目的与意义

1. 3 国内外研究现状

1. 3. 1 非深度学习的点击率预测

1. 3. 2 基于深度学习的点击率模型预测

1. 3. 3 文献综述小结

1. 4 主要研究内容和组织结构

1. 5 研究的创新点与不足之处

第二章 视频点击率预测相关理论

2. 1 点击率模型数据处理方法

2. 1. 1 数据采样方法

2. 1. 2 数据清洗常用方法

2. 2 点击率模型算法设计

2. 2. 1 输入数据预处理方法

2. 2. 2 特征嵌入处理方法

2. 2. 3 特征融合计算方法

2. 2. 4 基于注意力机制的特征学习方法

2. 2. 5 高阶特征学习方法

2. 2. 6 模型输出与损失函数

2. 3 预测评测指标

2. 3. 1准确率与召回率

2. 3. 2 Roc曲线与Auc

2. 3. 3 Mean Square Error(MSE)

2. 4 本章小结

第三章 基于注意力机制的视频点击率预测

3. 1 视频点击率数据采集

3. 1. 1 采集数据介绍

3. 1. 2 数据采样

3. 2 视频点击率特征工程及模型训练

3. 2. 1 用户特征处理

3. 2. 2 视频特征处理

3. 2. 3 模型特征输入

3. 2. 4 特征嵌入与特征学习

3. 3 视频点击率预测效果评估分析

3. 3. 1视频点击率预测结果

3. 3. 2 特征选择对模型效果的分析

3. 3. 3 注意力机制的引入对模型的影响分析

3. 3. 4 带有权重的随机采样的引入对模型的影响分析

3. 4 本章小结

第四章 结论与展望

4. 1 研究结论归纳

4. 2 研究的展望

参考文献

致谢

个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果