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基于FM&ResNet模型的点击率预测研究
摘 要:
点击率预测用于计算一条广告被用户点击的概率,是广告推荐技术最重要的环节之一。论文研究了点击率预测领域的发展历程以及趋势,基于现有点击率预测模型DeepFM进行改进,引入残差神经网络提高高阶特征学习的效果,得到残差网络因子分解机——FM&ResNet来实现广告点击率预测。实验结果显示,改进后的模型要比原有的DeepFM模型获得了更好的性能。
作 者:
  • 罗逸伦
单 位:
    广东财经大学
关键字:
  • 点击率预测;特征提取;因子分解机;残差神经网络;
页 码:
    226-228
出 处:
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