关于提升ctr的论文研究

发布时间:2024-08-17 00:34:54

同时提升电商GMV和CTR论文作者

AI 前线导读:在推荐系统中,多目标优化一直是热门话题,阿里针对推荐中的多目标优化问题提出了一种基于帕累托效率的优化算法框架,并应用在电商推荐场景中,对 GMV 和 CTR 多个目标同时优化,线上实验

Lessons From Predicting Clicks on Ads at Facebook 该篇文章为Facebook在2014年发表的关于利用GBDT和LR组合算法提高CTR(Click Through Rate)准确度的论文

tr预估（点击率，click-through rate, CTR），指一个user在某个特定的场景下会点击一个item的概率估计，这里的item可以是广告、商品等，是推荐和广告系统中十分重要

一些研究者使用与贸易限制有关的变量作为贸易开放度度量指标,使用较多的变量指标有平均关税率、黑市交易费用(BMP)、非关税壁垒(NTBs)、贸易数量限制(QRs)、集

只是借此感慨一下2019年转瞬之间半年的时间已经过去了，目前深度学习火热朝天，深度学习在推荐系统和CTR预估工业界的论文也是一篇接着一篇良莠不齐。接

8篇论文详解用户历史行为序列建模方法 1. Motivation 业内对于CTR预估模型的优化主要集中在两个方面，

在论文的第10节中，作者依次分析了每类特征对模型提升的贡献程度，并估计了在每个广告前100次被浏览的过程中，本文所提模型相比于Baseline而言的提升程度

论文简介:We propose to use pretraining to boost general image-to-image translation. / 我们建议使用预训练来提高一般的图图转换(Image-to-Image Translation)。论文摘要:We p

DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction 这是一篇来自老东家兄弟实验室的论文,是一篇有非常明显huawei style的文章,但刺点