Klicka förutsägelse är ett av de grundläggande problemen i sponsrad sökning. De flesta befintliga studier drog nytta av maskininlärning metoder för att förutsäga annonsklick för varje händelse av annonsvy oberoende. Men, som observerats i den verkliga världen sponsrade söksystemet, användarens beteende på annonser ger hög beroende av hur användaren betedde sig tillsammans med den senaste tiden, särskilt när det gäller vilka frågor hon lämnade in, vilka annonser hon klickade eller ignorerade, och hur länge hon spenderade på landningssidorna för klickade annonser, etc. Inspirerad av dessa observationer introducerar vi ett nytt ramverk baserat på Recurrent Neural Networks (RNN). Jämfört med traditionella metoder modellerar detta ramverk direkt beroendet av användarens sekventiella beteende i klickförutsägelseprocessen genom den återkommande strukturen i RNN. Storskaliga utvärderingar av klick-genom loggar från en kommersiell sökmotor visar att vår strategi kan avsevärt förbättra klick förutsägelsen noggrannhet, jämfört med sekvensoberoende strategier.
För att fånga beroende av användarnas sekventiella beteenden, Zhang et al. I REF föreslås modeller baserade på Recurrent Neural Network (RNN) för CTR-prognoser.
Sequential Click Prediction for Sponsored Search with Recurrent Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}