Click-through (CTR) förutsägelse, vars mål är att uppskatta sannolikheten för användarens klick, har blivit en av de viktigaste uppgifterna i reklamsystem. För CTR prediktion modell, är det nödvändigt att fånga det latenta användarintresset bakom användarens beteendedata. Med tanke på förändringarna i den externa miljön och den interna kognitionen utvecklas dessutom användarnas intresse dynamiskt över tiden. Det finns flera CTR förutsägelser metoder för intresse modellering, medan de flesta av dem betraktar representationen av beteende som intresset direkt, och saknar särskilt modellering för latent intresse bakom det konkreta beteendet. Dessutom är det få som tar hänsyn till den föränderliga intresseutvecklingen. I detta dokument föreslår vi en ny modell, kallad Deep Interest Evolution Network (DIEN), för CTR-prognoser. Speciellt designar vi ränteextraktorskikt för att fånga tidsintressen från historiens beteendesekvens. Vid detta lager introducerar vi en extra förlust för att övervaka ränteuttag vid varje steg. Eftersom användarnas intressen är olika, särskilt i e-handelssystemet, föreslår vi intresseskapande skikt för att fånga intresse utvecklas process som är i förhållande till målobjektet. Vid ränteutveckling är uppmärksamhetsmekanismen inbäddad i den sekventiella strukturen på ett nytt sätt, och effekterna av relativa intressen förstärks under ränteutvecklingen. I experimenten med både offentliga och industriella datauppsättningar överträffar DIEN betydligt de senaste lösningarna. I synnerhet har DIEN satts in i visningssystemet för Taobao, och fick 20,7 % förbättring på CTR.
DIEN REF utformar ett uppmärksamhetsbaserat intresseextraktorskikt för att fånga olika intressen från användarnas historiska register.
Deep Interest Evolution Network for Click-Through Rate Prediction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}