Click through rate (CTR) förutsägelse av bildannonser är kärnan i online-display reklamsystem, och logistisk regression (LR) har ofta tillämpats som förutsägelsemodell. LR-modellen saknar dock förmågan att extrahera komplexa och inneboende ickelinjära funktioner från handgjorda högdimensionella bildfunktioner, vilket begränsar dess effektivitet. För att lösa detta problem, i detta papper, introducerar vi en ny djup neurala nätverk (DNN) baserad modell som direkt förutsäger CTR av en bild annons baserad på rå bild pixlar och andra grundläggande funktioner i ett steg. DNN-modellen använder konvolutionslager för att automatiskt extrahera representativa visuella funktioner från bilder, och icke-linjära CTR-funktioner lärs sedan av visuella funktioner och andra kontextuella funktioner genom att använda fullt anslutna lager. Empiriska utvärderingar av en verklig värld dataset med över 50 miljoner poster visar effektiviteten och effektiviteten av denna metod.
Chen REF föreslog en djup neural nätverk (DNN) baserad modell som direkt förutsäger CTR av en bild annons baserad på rå bild pixlar och andra grundläggande funktioner i ett steg.
Deep CTR Prediction in Display Advertising
{'venue': "MM '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}