多阶特征优化与混合型知识蒸馏的点击率预测方法与系统

摘要

本发明提出一种多阶特征优化与混合型知识蒸馏的点击率预测方法与系统，通过分析用户行为数据和用户点击的广告数据，构建用户行为数据和广告数据的嵌入特征向量，围绕嵌入特征向量，联合SENET网络、域特征交互、CIN模型以及DNN模型，实现多阶特征优化，生成能精准描述用户兴趣的特征；然后设计混合型知识蒸馏框架，基于该混合型知识蒸馏框架输出实时推理能力更强且推荐精度优良的轻量级点击率预测模型，以实现高效优质的广告点击预测，提升用户推荐体验，为互联网公司创造良好的经济和社会效益。