Förutsäga användarsvar, såsom klick och konverteringar, är av stor betydelse och har funnit sin användning i många webbprogram inklusive recommender system, webbsökning och online-annonsering. Datan i dessa applikationer är mestadels kategorisk och innehåller flera fält; en typisk representation är att omvandla den till en högdimensionell gles binär funktion representation via enhot kodning. Med tanke på det extrema gleshet, traditionella modeller kan begränsa sin kapacitet att bryta grunda mönster från data, dvs.. Lågorder-funktionskombinationer. Djupa modeller som djupa neurala nätverk, å andra sidan, kan inte tillämpas direkt för den högdimensionella ingång på grund av den enorma funktionen utrymme. I detta dokument föreslår vi en produktbaserad Neural Networks (PNN) med ett inbäddat lager för att lära sig en distribuerad representation av kategoriska data, ett produktlager för att fånga interaktiva mönster mellan fältkategorier, och ytterligare fullt anslutna lager för att utforska högorderfunktionsinteraktioner. Våra experimentella resultat på två storskaliga Real-world annonsklick dataset visar att PNNs konsekvent överträffar de state-of-the-art modeller på olika mått.
Produktbaserade neurala nätverk med ett inbäddat lager för att lära sig en distribuerad representation av kategoriska data föreslogs av Qu et al. REF, men modellen ignorerade också låg-order-funktionen.
Product-Based Neural Networks for User Response Prediction
{'venue': '2016 IEEE 16th International Conference on Data Mining (ICDM)', 'journal': '2016 IEEE 16th International Conference on Data Mining (ICDM)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}