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基于高低階特征交互學習的點擊率預測模型研究

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摘要：作為在線廣告推送中極為重要的環(huán)節(jié)，準確的點擊率預測（Click-Through Rate，CTR）不僅能提升用戶體驗，更能增加經(jīng)濟收益，減少資源浪費。目前，基于深度學習的CTR預測模型雖然取得了一定成績，但在高低階特征交互學習方面存在不兼顧、不充分以及模型可解釋性不強等問題。為解決上述問題，文章提出的模型基于壓縮交互網(wǎng)絡(luò)對高階交互特征進行顯式學習，增強可解釋性。（剩余3352字）

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