A New Approach for Advertising CTR Prediction Based on Deep Neural Network via Attention Mechanism
المؤلفون المشاركون
Wang, Qianqian
Liu, Fang’ai
Xing, Shuning
Zhao, Xiaohui
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-09-13
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Click-through rate prediction is critical in Internet advertising and affects web publisher’s profits and advertiser’s payment.
The traditional method of obtaining features using feature extraction did not consider the sparseness of advertising data and the highly nonlinear association between features.
To reduce the sparseness of data and to mine the hidden features in advertising data, a method that learns the sparse features is proposed.
Our method exploits dimension reduction based on decomposition, takes advantage of the attention mechanism in neural network modelling, and improves FM to make feature interactions contribute differently to the prediction.
We utilize stack autoencoder to explore high-order feature interactions and use improved FM for low-order feature interactions to portray the nonlinear associated relationship of features.
The experiment shows that our method improves the effect of CTR prediction and produces economic benefits in Internet advertising.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Qianqian& Liu, Fang’ai& Xing, Shuning& Zhao, Xiaohui. 2018. A New Approach for Advertising CTR Prediction Based on Deep Neural Network via Attention Mechanism. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132201
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Qianqian…[et al.]. A New Approach for Advertising CTR Prediction Based on Deep Neural Network via Attention Mechanism. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2018 (2018), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132201
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Qianqian& Liu, Fang’ai& Xing, Shuning& Zhao, Xiaohui. A New Approach for Advertising CTR Prediction Based on Deep Neural Network via Attention Mechanism. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132201
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1132201
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر