稀疏特征场景下进行点击转化预测的方法
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摘要
本发明公开了稀疏特征场景下进行点击转化预测的方法，涉及点击转化率预测领域。建立了基于神经网络的CTR模型，此CTR模型采用全新的神经网络结构，既可学习低阶特征的交互信息，同时能获得高阶特征的交互信息。除此之外，低阶特征的交互信息不限于线形关系的低阶特征，还包括非线性关系的低阶特征。为了防止网络层次过于深层带来梯度更新的问题，我们选择增加残差网络结构来优化我们的算法模型。
基本信息
专利标题 ：
稀疏特征场景下进行点击转化预测的方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111429175A
申请号 ：
CN202010190795.2
公开（公告）日 ：
2020-07-17
申请日 ：
2020-03-18
授权号 ：
CN111429175B
授权日 ：
2022-05-27
发明人 ：
杨昕梅余楚楚杨承高原李绍荣
申请人 ：
电子科技大学
申请人地址 ：
四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号
代理机构 ：
成都弘毅天承知识产权代理有限公司
代理人 ：
宁政
优先权 ：
CN202010190795.2
主分类号 ：
G06Q30/02
IPC分类号 ：
G06Q30/02 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q30/00
商业，例如购物或电子商务
G06Q30/02
行销，例如，市场研究与分析、调查、促销、广告、买方剖析研究、客户管理或奖励；价格评估或确定
法律状态
2022-05-27 ：
授权
2020-08-11 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06Q 30/02
申请日 : 20200318
申请日 : 20200318
2020-07-17 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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