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näkemys - 클릭률 예측
CTR 예측에서 장기 사용자 행동 모델링을 위한 다중 세분화 관심 검색 및 개선 네트워크
본 논문에서는 장기 사용자 행동 모델링에서 사용자의 다양한 관심사를 효과적으로 포착하고, 하위 시퀀스 내의 순차적 및 상호 작용 정보를 효율적으로 추출하여 CTR 예측 성능을 향상시키는 MIRRN(Multi-granularity Interest Retrieval and Refinement Network) 모델을 제안합니다.
대규모 클릭률 예측을 위한 멀티 브랜치 협력 네트워크: 타오바오 사례 연구
다양한 특징 상호 작용 브랜치를 효과적으로 결합하고 협력 학습 전략을 통해 모델의 성능을 향상시키는 새로운 CTR 예측 모델, MBCnet을 소개합니다.
협업 대조 학습 기반 클릭률 예측: 트리거 유도 추천에서의 성능 향상
본 논문에서는 사용자의 클릭 로그를 활용한 협업 대조 학습을 통해 트리거 아이템 기반 추천 시스템의 클릭률 예측 성능을 향상시키는 새로운 모델인 CCN(Collaborative Contrastive Network)을 제안합니다.
모든 도메인에서의 클릭률 예측을 위한 무브라인 진화 네트워크
사용자의 행동 의도를 더 잘 이해하기 위해 모든 도메인의 사용자 무브라인을 활용하는 새로운 CTR 예측 모델 AMEN을 제안합니다.
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