論文の概要: An accuracy improving method for advertising click through rate prediction based on enhanced xDeepFM model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15223v1
• Date: Thu, 21 Nov 2024 03:21:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:19:47.330846
• Title: An accuracy improving method for advertising click through rate prediction based on enhanced xDeepFM model
• Title（参考訳）: 拡張xDeepFMモデルに基づくクリックスルーレート予測の精度向上手法
• Authors: Xiaowei Xi, Song Leng, Yuqing Gong, Dalin Li,
• Abstract要約: 本稿では,xDeepFMアーキテクチャに基づく改良型CTR予測モデルを提案する。 マルチヘッド・アテンション・メカニズムを統合することで、モデルは機能相互作用の異なる側面に同時に焦点を合わせることができる。 Criteoデータセットの実験結果は、提案モデルが他の最先端手法よりも優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Advertising click-through rate (CTR) prediction aims to forecast the probability that a user will click on an advertisement in a given context, thus providing enterprises with decision support for product ranking and ad placement. However, CTR prediction faces challenges such as data sparsity and class imbalance, which adversely affect model training effectiveness. Moreover, most current CTR prediction models fail to fully explore the associations among user history, interests, and target advertisements from multiple perspectives, neglecting important information at different levels. To address these issues, this paper proposes an improved CTR prediction model based on the xDeepFM architecture. By integrating a multi-head attention mechanism, the model can simultaneously focus on different aspects of feature interactions, enhancing its ability to learn intricate patterns without significantly increasing computational complexity. Furthermore, replacing the linear model with a Factorization Machine (FM) model improves the handling of high-dimensional sparse data by flexibly capturing both first-order and second-order feature interactions. Experimental results on the Criteo dataset demonstrate that the proposed model outperforms other state-of-the-art methods, showing significant improvements in both AUC and Logloss metrics. This enhancement facilitates better mining of implicit relationships between features and improves the accuracy of advertising CTR prediction.
• Abstract（参考訳）: 広告クリックスルー率(CTR)予測は、ユーザが所定のコンテキストで広告をクリックする確率を予測することを目的としており、企業に対して製品ランキングと広告掲載の意思決定支援を提供する。 しかし、CTR予測は、モデルトレーニングの有効性に悪影響を及ぼすデータ空間やクラス不均衡といった課題に直面している。 さらに、現在のCTR予測モデルでは、ユーザ履歴、関心事、ターゲット広告の関連性を複数の視点から完全に探すことができず、異なるレベルで重要な情報を無視している。 そこで本研究では,xDeepFMアーキテクチャに基づく改良型CTR予測モデルを提案する。 マルチヘッドアテンション機構を統合することで、モデルは機能相互作用の異なる側面に同時に焦点を合わせることができ、計算の複雑さを大幅に増大させることなく複雑なパターンを学習する能力を高めることができる。 さらに、線形モデルをファクトリゼーションマシン(FM)モデルに置き換えることで、一階と二階の両方の特徴的相互作用を柔軟にキャプチャすることで、高次元スパースデータのハンドリングを改善する。 Criteoデータセットの実験結果は、提案モデルが他の最先端手法よりも優れており、AUCとLoglossのメトリクスに大きな改善があることを示している。 この拡張により、特徴間の暗黙的な関係のマイニングが向上し、CTR予測の精度が向上する。

関連論文リスト

• Optimizing Sequential Recommendation Models with Scaling Laws and Approximate Entropy [104.48511402784763]
  SRモデルの性能法則は,モデルの性能とデータ品質の関係を理論的に調査し,モデル化することを目的としている。 データ品質を評価するために、従来のデータ量メトリクスと比較して、より曖昧なアプローチを示すために、近似エントロピー(ApEn)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-30T10:56:30Z)
• A Collaborative Ensemble Framework for CTR Prediction [73.59868761656317]
  我々は、複数の異なるモデルを活用するための新しいフレームワーク、CETNet(Collaborative Ensemble Training Network)を提案する。 ナイーブなモデルスケーリングとは違って,私たちのアプローチは,共同学習による多様性とコラボレーションを重視しています。 当社のフレームワークは,Metaの3つのパブリックデータセットと大規模産業データセットに基づいて検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-20T20:38:56Z)
• Zero-Shot Embeddings Inform Learning and Forgetting with Vision-Language Encoders [6.7181844004432385]
  IMM(Inter-Intra Modal Measure)は、微調整によるパフォーマンス変化の強力な予測器として機能する。 IIMMスコアの高いタスクの微調整はドメイン内のパフォーマンス向上をもたらすが、ドメイン外のパフォーマンス低下も引き起こす。 ターゲットデータの1つのフォワードパスだけで、実践者は、この重要な洞察を利用して、モデルが微調整後の改善を期待できる程度を評価することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-22T15:35:09Z)
• PairCFR: Enhancing Model Training on Paired Counterfactually Augmented Data through Contrastive Learning [49.60634126342945]
  Counterfactually Augmented Data (CAD)は、既存のデータサンプルのラベルを他のクラスに戻すのに、最小限かつ十分な修正を適用することで、新しいデータサンプルを作成する。 近年の研究では、CADを用いたトレーニングが、他の重要な文脈情報を無視しながら、モデルが修正機能に過度にフォーカスする可能性があることが示されている。 我々は、対実的手がかりの学習に加えて、グローバルな特徴アライメントを促進するために、対照的な学習を採用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-09T07:29:55Z)
• Enhanced LFTSformer: A Novel Long-Term Financial Time Series Prediction Model Using Advanced Feature Engineering and the DS Encoder Informer Architecture [0.8532753451809455]
  本研究では,拡張LFTSformerと呼ばれる長期金融時系列の予測モデルを提案する。 このモデルは、いくつかの重要なイノベーションを通じて、自分自身を区別する。 さまざまなベンチマークストックマーケットデータセットに関するシステマティックな実験は、強化LFTSformerが従来の機械学習モデルより優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T08:37:21Z)
• MAP: A Model-agnostic Pretraining Framework for Click-through Rate Prediction [39.48740397029264]
  本稿では,多分野分類データに特徴的破損と回復を適用したMAP(Model-Agnostic Pretraining)フレームワークを提案する。 マスク付き特徴予測(RFD)と代替特徴検出(RFD)の2つの実用的なアルゴリズムを導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-03T12:55:55Z)
• Directed Acyclic Graph Factorization Machines for CTR Prediction via Knowledge Distillation [65.62538699160085]
  本稿では,既存の複雑な相互作用モデルから,知識蒸留によるCTR予測のための高次特徴相互作用を学習するための非巡回グラフファクトリゼーションマシン(KD-DAGFM)を提案する。 KD-DAGFMは、オンラインとオフラインの両方の実験において、最先端のFLOPの21.5%未満で最高の性能を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-21T03:09:42Z)
• Meta-Wrapper: Differentiable Wrapping Operator for User Interest Selection in CTR Prediction [97.99938802797377]
  クリックスルー率(CTR)予測は、ユーザーが商品をクリックする確率を予測することを目的としており、リコメンデーションシステムにおいてますます重要になっている。 近年,ユーザの行動からユーザの興味を自動的に抽出する深層学習モデルが大きな成功を収めている。 そこで我々は,メタラッパー(Meta-Wrapper)と呼ばれるラッパー手法の枠組みに基づく新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-28T03:28:15Z)
• Masked Transformer for Neighhourhood-aware Click-Through Rate Prediction [74.52904110197004]
  本稿では,近隣相互作用に基づくCTR予測を提案し,そのタスクを異種情報ネットワーク(HIN)設定に組み込む。 周辺地域の表現を高めるために,ノード間のトポロジカルな相互作用を4種類検討する。 本研究では,2つの実世界のデータセットに関する総合的な実験を行い,提案手法が最先端のCTRモデルを大幅に上回ることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-25T12:44:23Z)
• Iterative Boosting Deep Neural Networks for Predicting Click-Through Rate [15.90144113403866]
  クリックスルーレート(CTR)は、特定の項目のクリックの比率を、そのビューの総数に反映する。 XdBoostは、従来の機械学習の強化メカニズムの影響を受け、反復的な3段階ニューラルネットワークモデルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-26T09:41:16Z)
• Feature Interaction based Neural Network for Click-Through Rate Prediction [5.095988654970358]
  本稿では,3次元関係テンソルを用いて特徴相互作用をモデル化可能な特徴相互作用ベースニューラルネットワーク(FINN)を提案する。 我々のディープFINNモデルは、PNNやDeepFMのような最先端のディープモデルよりも優れていることを示す。 また、我々のモデルは、機能相互作用を効果的に学習し、実世界のデータセットでより良いパフォーマンスを達成することができることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-07T03:53:24Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。