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多头自注意力在双曲空间下的点击率预测

本站小编 Free考研考试/2021-12-25

多头自注意力在双曲空间下的点击率预测

韩越林,王小玉
哈尔滨理工大学
收稿日期:2021-01-27修回日期:2021-03-12出版日期:2021-10-28发布日期:2021-09-06
通讯作者:王小玉E-mail:wangxiaoyu@hrbust.edu.cn



Click-Through Rate Prediction of Multi-Head Self-Attention in Hyperbolic Space


Received:2021-01-27Revised:2021-03-12Online:2021-10-28Published:2021-09-06







摘要/Abstract


摘要: 在推荐系统中,了解用户行为背后的复杂功能交互,对预测用户点击广告或商品的概率至关重要. 人们一直努力寻找稀疏和高维原始特征的低维表示形式及有意义的组合. 其中深度交叉网络可以显式地在每一层进行特征交叉,但其“一视同仁”地对待所有交叉特征,未考虑不同特征对结果的影响,造成一些有用信息被消除. 因此提出了多头自注意力神经网络在双曲空间下的点击率预测模型. 在双曲空间下,模型不再使用内积而使用洛伦兹距离违背三角不等式程度来度量特征之间的相似性与相关性,从而避免了维度灾难. 实验表明,就模型准确性而言,其在点击率预测数据集上均优于深度交叉网络.

中图分类号:
TP181

引用本文



韩越林 王小玉. 多头自注意力在双曲空间下的点击率预测[J]. 北京邮电大学学报, 2021, 44(05): 127-132.





PDF全文下载地址:

https://journal.bupt.edu.cn/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=4839
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