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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明涉及一种融合特征过滤器的广告点击率预测方法，属于广告点击率预估领域。该方法包括：将获取的用户与广告特征信息输入训练收敛的融合特征过滤器的广告点击率预测模型中得到预测结果。其中广告点击率预测模型的处理过程为，获取用户与广告相关特征信息，构建特征嵌入，进行特征过滤，并行进行显式特征交互与深度特征交互，连接结果到输出层得到预测结果。该方法在显式与深度特征交互之前设计一种特征过滤器，能有效综合特征在显式与隐式特征交互中的综合表现力，对特征进行权重过滤提高最终预测的准确率。
主权项：1.一种融合特征过滤器的广告点击率预测方法，其特征在于：该方法先获取用户和广告的相关特征信息，将该相关特征进行预处理后输入训练至收敛的融合特征过滤器的广告点击率预测模型中得到预测结果；所述广告点击率预测模型包括特征嵌入层、特征过滤器、特征交互层、深度交互层和输出层；所述特征嵌入层用于将输入特征转换为低维稠密向量形式的嵌入特征；所述特征过滤器用于对所述嵌入特征进行过滤得到过滤特征，以提高预测准确率；所述特征交互层和深度交互层并行对所述过滤特征进行处理，分别学习得到显式的特征交互和隐式的高阶特征交互；所述输出层拼接所述特征交互层和深度交互层的输出，得到广告点击率预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种融合特征过滤器的广告点击率预测方法
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