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目录
摘要I
AbstractIII
第一章绪论1
1.1研究背景和意义1
1.2研究现状及分析2
1.2.1基于特征交互的点击率预测方法2
1.2.2基于用户兴趣学习的点击率预测方法3
1.3研究内容4
1.4本文组织结构4
第二章点击率预测相关技术7
2.1传统的点击率预测技术7
2.1.1逻辑回归7
2.1.2FM模型及其变体7
2.2基于深度学习的点击率预测技术8
2.2.1交互特征建模9
2.2.2用户兴趣建模14
2.3注意力机制16
2.3.1AFM模型17
2.3.2Transformer模型17
2.3.3AutoInt模型19
2.4图神经网络20
2.5点击率预测常用评价指标22
2.6本章小结23
第三章基于注意力机制的兴趣特征和交互特征并行融合方法24
3.1模型的基本思想24
3.2CFF模型25
3.2.1模型的整体结构25
3.2.2问题定义25
3.2.3输入和嵌入层26
3.2.4特征提取层26
3.2.5隐藏层和预测层30
3.3实验31
3.3.1数据集31
3.3.2实验参数设置32
3.3.3比较方法32
3.3.4性能对比结果33
3.3.5超参数分析36
3.3.6可解释性39
3.3.7ASENet中的不同池化40
3.3.8消融实验41
3.4本章小结43
第四章基于图卷积网络和注意力机制的点击率因果关系预测方法44
4.1模型的基本思想44
4.2FGAN模型45
4.2.1模型的整体结构45
4.2.2问题定义46
4.2.3嵌入层46
4.2.4图构建层46
4.2.5图优化层47
4.2.6特征提取层48
4.2.7预测和损失函数50
4.3实验51
4.3.1数据集51
4.3.2实验参数设置52
4.3.3比较方法52
4.3.4实验性能比较52
4.3.5实验参数分析55
4.4本章小结57
第五章总结与展望58
5.1本文工作总结58
5.2工作展望58
参考文献60
攻读硕士学位期间的主要研究成果67
致谢69
摘要
近年来，随着互联网信息技术的高速发展与应用，推荐系统已成为网络广告向消费者
传递商品信息的主要途径。点击率(Click-ThroughRate,CTR)在推荐系统和广告行业(例
如，电子商务平台、在线视频、移动应用等)中起着重要作用，研究者认识到提升点击率
是推动推荐系统和广告行业可持续发展的有效途径，因此吸引了学术界和工业界的广泛关
注。
目前，CTR预测方法主要集中在用户兴趣偏好和特征交互的建模。然而，对已有CTR
预测方法的研究发现，仍存在一些不足之处。最近的研究表明，高质量的用户兴趣特征和
交互特征对于提高预测任务的准确性至关重要。但大多数模型难以
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