基于FM&ResNet模型的点击率预测研究

• 作者: 罗逸伦
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 关键词: 点击率预测 特征提取 因子分解机 残差神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 学术论坛
• 页码范围: 226-228
• 页数: 3页
• 分类号: TP303
• 语种: 中文
• DOI: 10.19695/j.cnki.cn12-1369.2021.03.65

摘要

点击率预测用于计算一条广告被用户点击的概率,是广告推荐技术最重要的环节之一.论文研究了点击率预测领域的发展历程以及趋势,基于现有点击率预测模型DeepFM进行改进,引入残差神经网络提高高阶特征学习的效果,得到残差网络因子分解机——FM&ResNet来实现广告点击率预测.实验结果显示,改进后的模型要比原有的DeepFM模型获得了更好的性能.