CTR预估在动态样式建模和特征表达学习方面的进展
导读:富媒体时代,广告的样式需要千人千面,广告产品形态呈现多样式、多物料组合形态,对 CTR 预估提出了巨大的挑战;针对这个问题,我们提出了一种动态样式组合优选加 DSA 模型,并结合分位置拍卖技术,较完美地解决了组合样式优选的问题。
另外,传统的 CTR 预估较少能挖掘特征之间的交互信息,我们提出一种 MCP 模型,通过辅助的网络结构来学习更好的特征表达,同时在线上 inference 时不会产生额外的计算消耗。
综上,本次分享的内容主要包括:
动态样式 CTR 预估建模
特征表达辅助学习
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