[发明专利]一种基于动态深度注意力模型的点击率预测方法有效
| 申请号： | 202110206020.4 | 申请日： | 2021-02-24 |
| 公开（公告）号： | CN113010774B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 邵杰;刘树锦;陈得荣 | 申请（专利权）人： | 四川省人工智能研究院(宜宾) |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人： | 杨浩林 |
| 地址： | 644000 四川省宜宾市临*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于动态深度注意力模型的点击率预测方法，包括以下步骤：S1、在客户端获取用户对推荐项目点击的多个原始数据组；S2、对存储在服务器的多个原始数据组进行预处理，得到多类别的特征数据；S3、将多类别的特征数据输入输入层，得到高维稀疏向量；S4、将高维稀疏向量输入嵌入层，通过嵌入层将高维稀疏向量映射为低维向量数据；S5、通过维数转换层将低维向量数据转换为标准维度向量数据；S6、通过交互层提取标准维度向量数据的高阶特征交互数据；S7、根据高阶特征交互数据，通过输出层计算点击率预测结果；本发明解决了现有点击率预测模型中忽略了对不同的特征需要不一样的计算资源的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 动态 深度 注意力 模型 点击率 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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