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一种注意力机制下基于特征表征的点击率预估模型

摘要

为了根据待测对象的对象特征完成点击率预估,可作为数据精排环节应用于企业级推荐系统、搜索系统和在线广告系统等领域。本发明提供一种注意力机制下基于特征表征的点击率预估模型,该模型包括:特征嵌入层,用于将连续型特征和离散型特征进行矢量化处理进而形成堆叠特征、显式特征交叉网络,通过注意力交叉网络将堆叠特征进行显式特征组合、隐式特征交叉网络,通过多层感知机将堆叠特征进行隐式特征组合以及预估概率输出层,根据接收到的组合特征对点击率进行预估。其中,注意力交叉网络消除了预估模型对人工特征工程的依赖,同时注意力机制的引入,区分了各组合特征对模型预估的重要性,消除了无用、冗余特征对模型的影响。

著录项

  • 公开/公告号CN113887694A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-01-04

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 复旦大学;珠海复旦创新研究院;

    申请/专利号CN202010629307.3

  • 发明设计人 杨卫东;杜博亚;

    申请日2020-07-01

  • 分类号G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06F17/16(20060101);

  • 代理机构31204 上海德昭知识产权代理有限公司;

  • 代理人卢泓宇

  • 地址 200433 上海市杨浦区邯郸路220号

  • 入库时间 2023-06-19 13:32:21

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