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公开(公告)号：CN115795153A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211503601.5
申请日：2022-11-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536
Abstract: 本发明公开了一种基于特征交互和分数集成的CTR推荐方法。本发明步骤如下：1、将所有特征分为4类：Q_U_I特征、用户行为特征、域相关特征和域ID特征；2、使用场景交互细化模块，对Q_U_I特征和域相关特征进行交互得到组合特征。将组合特征与用户历史行为特征、Q_U_I特征和域相关特征拼接起来，最终得到backbone的输入特征；3、使用专家投影模块提取差异化的公共特征；4、使用门控机制对公共特征和特定特征进行加权和，得到各视图的高级融合特征。然后输入到对应的MLP中得出各视图的分数，再使用门控机制集成分数，经过激活函数sigmoid，得到最终预测结果；5、使用损失函数进行优化。本发明能够捕获特征空间和标签空间中固有的相关性信息，提高多域CTR预测的正确率。
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