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长江上游洪水预估模型建设成效

本报讯通讯员孙续刚高琦报道 长江流域水文气象预报台自5月1日正式投入业务运行以来,进一步完善了水文气象信  (本文共1页) 阅读全文>>

《电脑知识与技术》2020年36期
电脑知识与技术

基于特征重要度的广告点击率预估模型

针对现有的点击率预估模型忽略了不同特征的重要程度的问题,提出了一种基于特征重要度的广告点击率预估模型,首先模型在DeepFM模型的基础上使用Squeeze-an...  (本文共3页) 阅读全文>>

《光通信研究》2020年04期
光通信研究

一种光模块组件的加速硫化腐蚀寿命预估模型

随着光通信设备在不同地区、不同环境下的广泛部署,工程中出现了多起由于机房环境不合格导致的光模块硫化腐蚀失效事件,客户对光模块在含硫环境下工作寿命预估的需求越来越强烈。文章提出了一种应用加速硫化腐蚀对光模块内...  (本文共6页) 阅读全文>>

华南理工大学
华南理工大学

基于深度神经网络的点击率预估模型

大数据时代,我们生活中的方方面面都出现了信息过载的问题。用户从大量的信息中寻找对自己感兴趣的信息也随之变得困难;而对于信息生产者而言,让自己生产的信息在众多信息中脱颖而出也变得越来越难。推荐系统就是在这样的前提下产生的。推荐系统的主要目的是把合适的信息推荐给合适的人。对于用户而言,推荐系统能将用户感兴趣的内容推送给用户。对于商家而言,推荐系统可以给用户提供个性化服务,提高收入。在推荐系统中,点击率预估是非常重要的一个环节,判断一个商品是否进行推荐需要根据点击率预估的点击率来进行。论文主要研究基于深度神经网络的点击率预估模型的问题,聚焦当前火热和前沿的深度学习技术。论文针对当前存在的深度点击率预估模型,从低维特征的表达和组合特征的表达为切入点,对当前存在的深度点击率预估模型在低维特征表达与组合特征表达这两个层面做了改进工作,主要进行了将FFM中“域”思想引入深度点击率预估模型和将注意力机制引入深度点击率预估模型的两方面工作。本文的...  (本文共73页) 本文目录 | 阅读全文>>

华南理工大学
华南理工大学

基于共现关系网络与深层神经网络的在线广告点击率预估模型研究

广告点击率预估模型用于预估用户对某个广告发生点击行为的概率。点击率预估模型具有重要的商业价值,其直接影响着在线广告业务的收入,提高点击率预估模型的准确率意味着提高企业的收入。为此,本文进行了如下的研究工作:(1)针对常用于点击率预估场景的特征提取算法没有充分地利用用户之间协同行为信息的问题,本文提出一种基于共现关系网络的特征提取算法。该算法能够利用用户的历史行为数据构造出一个无向带权网络,网络中的权值反映了用户之间的协同行为信息。随后利用网络表示学习的技术可以提取出网络中节点的特征表达。该算法对权值的定义方式存在优化的空间,于是本文进一步提出基于概率权值的共现关系网络特征提取算法。基于概率权值的共现关系网络特征提取算法将无向带权网络转变为有向带权网络,使得网络包含的信息更加的丰富、准确。实验结果表明,与目前常用于点击率预估场景的特征提取算法相比,基于概率权值的共现关系网络所提取到的特征能够使模型带来更高的准确率。(2)稠密特征通...  (本文共82页) 本文目录 | 阅读全文>>

北京大学
北京大学

一种基于深度偏好网络的点击率预估模型的设计与评价

点击率预估作为推荐系统、在线广告等业务场景的核心研究问题,在整个互联网领域有着举足轻重的作用。近年来,人工智能、深度学习在计算机视觉、自然语言处理领域取得的众多研究进展,使得各大互联网企业和相关研究机构在将深度学习应用于点击率预估的问题上做了许多的探索和研究,并取得了一系列优秀的成果。本文通过对近年来一系列深度学习技术在点击率预估问题上研究成果的总结,发现现今存在的很多基于深度学习技术的点击率预估模型,在针对用户个性化偏好的挖掘上还存在诸多缺陷和不足,尤其是在对用户历史行为序列特征的利用上,仍有许多可以优化和提高的空间。在此背景下,本文通过研究计算机视觉、自然语言处理领域深度学习的各种独特网络结构,以及自身对各种网络结构的实验和探索,提出了一种基于深度偏好网络的点击率预估模型。论文主要内容包括以下三个方面:第一、对近年来涌现的各种基于深度学习技术的点击率预估模型进行归纳综述,并根据模型的结构特点和应用范围对各个模型进行分类总结。...  (本文共64页) 本文目录 | 阅读全文>>