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刚进阿里的盖坤提出了分片线性模型MLR,这对当时主要使用简单线性模型来预测CTR的业界来说,因为极大地提高了CTR预估的准确性而颇具意义。几年来,MLR模型已经被广泛应用在直通车定向和钻展业务中。
近期,盖坤又带领团队在CTR预估方面推出了一个新的模型结构——深层用户网络兴趣分布,即利用深度学习在用户的历史行为和广告CTR预估之间建立部分匹配,匹配度越高的历史数据对预估结果的影响越大。其具体介绍可看雷锋网此前报道和盖坤本人在这次CCF-GAIR大会上的演讲。
近期,盖坤又带领团队在CTR预估方面推出了一个新的模型结构——深层用户网络兴趣分布,即利用深度学习在用户的历史行为和广告CTR预估之间建立部分匹配,匹配度越高的历史数据对预估结果的影响越大。其具体介绍可看雷锋网此前报道和盖坤本人在这次CCF-GAIR大会上的演讲。
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Yang Jin,Zhicheng Sun,Kun Xu,Kun Xu, Liwei Chen,Hao Jiang, Quzhe Huang,Chengru Song, Yuliang Liu, Di Zhang,Yang Song,Kun Gai,
CoRR (2024)
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CoRR (2024)
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CoRR (2023)
arxiv(2023)
COMPANION OF THE WORLD WIDE WEB CONFERENCE, WWW 2023 (2023): 421-426
CoRR (2023)
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