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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.3
- 수록면
- 267 - 274 (8page)
이용수
초록· 키워드
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클릭률(CTR) 예측은 사용자가 주어진 항목을 클릭할 확률을 추정하는 것으로 온라인 광고 수익 극대화를 위한 전략 결정에 중요한 역할을 한다. 최근 CTR 예측을 위해 CNN을 활용하는 시도가 이루어지고 있다. CTR 데이터는 특징 정보가 연관성 측면에서 의미 있는 순서를 갖지 않기 때문에, 임의의 순서로 배열될 수 있다. 하지만 CNN은 필터 사이즈에 의해 제한된 로컬 정보만을 학습하기 때문에 데이터 배열이 성능에 큰 영향을 줄 수 있다. 이 논문에서는 CNN이 수집할 수 있는 모든 로컬 특징 정보를 추출할 수 있는 데이터 배열 집합을 생성하고 생성된 배열들에 대하여 개별 CNN 모듈들이 특징들을 학습할 수 있는 다중 배열 CNN 모델을 제안한다. 대규모 데이터 세트에 대한 실험 결과에 따르면 제안된 모델은 기존 CNN 대비 AUC의 RI에서 22.6% 상승 효과를, 제안된 배열 생성 방법은 임의 생성 방법보다 3.87% 성능 향상을 달성하였다.
목차
요약
Abstract
I. 서론
II. 관련 연구
III. 제안한 방법론
IV. 성능 분석
V. 결론
참고문헌
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
H. McMahan / 2013 / Ad click prediction: a view from the trenches / ACM SIGKDD
S. Rendle / 2011 / Fast context-aware recommendations with factorization machines / SIGIR
S. Rendle / 2010 / Factorization machines / ICDM
Y. Koren / 2008 / Factorization meets the neighborhood: A multifaceted collaborative filtering model / KDD
Y. Qu / 2019 / Product-based Neural Networks for User Response Prediction over Multi-field Categorical Data / ACM Transactions on Information Systems 37(1):1~35
S. Rendle / 2011 / Fast context-aware recommendations with factorization machines / SIGIR
S. Rendle / 2010 / Factorization machines / ICDM
Y. Koren / 2008 / Factorization meets the neighborhood: A multifaceted collaborative filtering model / KDD
Y. Qu / 2019 / Product-based Neural Networks for User Response Prediction over Multi-field Categorical Data / ACM Transactions on Information Systems 37(1):1~35
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