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《北京大学》 2019年
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一种基于深度偏好网络的点击率预估模型的设计与评价

王学斌  
【摘要】:点击率预估作为推荐系统、在线广告等业务场景的核心研究问题,在整个互联网领域有着举足轻重的作用。近年来,人工智能、深度学习在计算机视觉、自然语言处理领域取得的众多研究进展,使得各大互联网企业和相关研究机构在将深度学习应用于点击率预估的问题上做了许多的探索和研究,并取得了一系列优秀的成果。本文通过对近年来一系列深度学习技术在点击率预估问题上研究成果的总结,发现现今存在的很多基于深度学习技术的点击率预估模型,在针对用户个性化偏好的挖掘上还存在诸多缺陷和不足,尤其是在对用户历史行为序列特征的利用上,仍有许多可以优化和提高的空间。在此背景下,本文通过研究计算机视觉、自然语言处理领域深度学习的各种独特网络结构,以及自身对各种网络结构的实验和探索,提出了一种基于深度偏好网络的点击率预估模型。论文主要内容包括以下三个方面:第一、对近年来涌现的各种基于深度学习技术的点击率预估模型进行归纳综述,并根据模型的结构特点和应用范围对各个模型进行分类总结。在此基础上,对基于DNN的点击率预估模型的相关技术和Attention机制及相关变形结构的理论原理进行了详细的阐述。第二、提出了一种用于挖掘用户个性化偏好信息的深度偏好网络,并以此构建点击率预估模型。本文将在计算机视觉、自然语言处理领域有诸多良好应用的SelfAttention、Multi-Head Attention等结构,通过实验改进引入到点击率预估的深度学习模型中,创新性地提出了一种可以充分挖掘用户历史行为与待预估内容之间深层关联关系,进而更好的表征用户个性化偏好信息的网络结构——深度偏好网络。并以此为基础,结合传统的以DNN结构为主体的点击率预估模型的优点,提出了一种基于深度偏好网络的点击率预估模型。第三、设计实验证明本文提出模型在预估准确性、结构设计合理性以及模型可解释性等方面的优越性。实验结果证明,在模型预估准确性上,本文提出的基于DPN的点击率预估模型AUC达到0.8038,相比其他对照模型AUC相对提升0.4%~1.37%;在模型对行为序列特征的利用能力上,本文提出模型的预估效果可以很好的随着行为序列长度的增加而不断提升;在模型子结构的有效性上,本文提出模型的主要子结构对模型整体预估效果均起到正向促进的作用;在模型生成Embedding向量的可解释性上,本文提出模型相比对照模型具有更好的可解释性和应用性。
【学位授予单位】:北京大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TP391.3

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