Click-through rate förutsägelse är en viktig uppgift i industriella tillämpningar, såsom online-reklam. På senare tid har man föreslagit modeller baserade på djupinlärning, som följer ett liknande paradigm mellan inbäddning och penningtvätt. I dessa metoder storskaliga glesa indata funktioner är rst kartlagt till lågdimensionella inbäddning vektorer, och sedan omvandlas till xed-längd vektorer på ett gruppmässigt sätt, nally concaten tillsammans för att matas till en flerskikts perceptron (MLP) för att lära sig de icke-linjära relationer mellan funktioner. På detta sätt komprimeras användarfunktioner till en xed-längd representation vektor, oavsett vilka kandidatannonser är. Användningen av xed-längd vektor kommer att vara en flaskhals, vilket ger kulten för Embedding & MLP metoder för att fånga användarens olika intressen eektivt från rika historiska beteenden. I detta dokument föreslår vi en ny modell: Deep Interest Network (DIN) som tar itu med denna utmaning genom att utforma en lokal aktiveringsenhet för att på ett anpassningsbart sätt lära sig representationen av användarnas intressen från historiska beteenden med avseende på en viss annons. Denna representation vektor varierar över olika annonser, förbättra den uttrycksfulla förmågan hos modellen kraftigt. Dessutom utvecklar vi två tekniker: mini-batch medveten legalisering och data adaptiv aktivering funktion som kan hjälpa till att träna industriella djupa nätverk med hundratals miljoner parametrar. Experiment på två offentliga dataset samt en Alibaba verklig produktion dataset med över 2 miljarder prover visar effektiviteten av föreslagna metoder, som uppnår överlägsen prestanda jämfört * Korrespondens författare är Guorui Zhou. Tillstånd att göra digitala eller hårda kopior av hela eller delar av detta arbete för personligt bruk eller klassrum beviljas utan avgift förutsatt att kopior inte görs eller distribueras för pro t eller kommersiella fördelar och att kopior är försedda med detta meddelande och den fullständiga hänvisningen på första sidan. Upphovsrätt till delar av detta verk som ägs av andra än ACM måste hedras. Abstraktering med kredit är tillåten. För att kopiera på annat sätt, eller återpublicera, för att posta på servrar eller för att omfördela till listor, krävs föregående specific c behörighet och / eller en avgift. Begär tillstånd från authoritys@acm.org. KDD '18, augusti 19-23, 2018 med toppmoderna metoder. DIN har nu framgångsrikt installerats i online-reklamsystemet i Alibaba, som betjänar den största tra c.
Till exempel, Deep Interest Network (DIN) REF föreslår att använda uppmärksamhetsmekanism för att anpassa sig lära sig representationen av användarnas intressen från historiska beteenden.
Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}