반응형 CTR2 [Deep learning] [논문리뷰] DIEN - Deep Interest Evolution Network for Click-Through Rate Prediction (CTR 추천알고리즘, sequence, AUGRU) 1. Introduction 2. Related Work 3. DIEN : Deep Interest Evolution Network 1) BaseModel * feature representation * Embedding, MLP * Loss function 2) Interest Extractor Layer * auxiliary loss 3) Interest Evolving Layer * augru 4. Experiements 5. Conclusion 1. Introduction CTR (Click Through Rate) 은 사용자가 플랫폼에 게시된 광고를 클릭할지 말지 예측하는 Task E커머스 시장에서 유저들의 성향과 그 성향의 변화를 포착하는게 CTR 성능을 높이는 핵심 이전의 대부분 CTR 모델.. 2022. 3. 24. [Deep Learning] [논문 코드 구현] Deep FM : A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction (deepctr-torch 사용하기! ) 0. Deep FM 논문 설명 https://huidea.tistory.com/279 [Deep learning] [논문리뷰] Deep FM : A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction (CTR, FM, wide&deep 개 논문 link : https://arxiv.org/pdf/1703.04247.pdf 오늘은 추천 알고리즘 중 click through rate (상품클릭률) task를 다루는 알고리즘 중 하나인 DeepFM(Deep Factorization Machine)을 살펴보겠다 ! 해당 논문.. huidea.tistory.com 이전에 살펴본 광고 추천 알고리즘 CTR 논문 중 DeepFM 모델을 구현한 코드이다. 사실.. 2022. 3. 17. 이전 1 다음 반응형