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    基于特征差異化學習的點擊率預估方法

    1115   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-19 06:56:04
    本發明涉及推薦點擊率預估技術，旨在提供一種基于特征差異化學習的點擊率預估方法。包括：先構建原始特征的輸入向量，得到每個原始特征的低維特征向量表示；構建具備特征組合能力的神經網絡，獲得組合的特征向量并構造輸出；然后提出差異化激活約束以控制特征向量之間的相似度，提升特征向量表達的完整性；利用現有的壓縮?激發網絡對特征重要度進行區分，提升神經網絡對特征的判別能力；最后，將具備特征組合能力的神經網絡與深度神經網絡進行聯合訓練，得到最終的預測值。本發明可以提升點擊率預估模型對組合特征有效性的判別能力，能夠對原始特征進行深入分析，準確地刻畫特征向量的組合關系，有效預測推薦內容被用戶點擊的概率。
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    聲明：
    “基于特征差異化學習的點擊率預估方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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