Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2023.11a
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  • Pages.491-492
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  • 2023
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Vector-wise Masknet: A CTR(Click-Through Rate) Prediction Model

벡터 단위 Masknet: 클릭률 예측 모델

  • Ying Sheng (Dept. of Computer Science, Hanyang University) ;
  • Inwhee Joe (Dept. of Computer Science, Hanyang University)
  • 성영 (한양대학교 컴퓨터소프트웨어학과) ;
  • 조인휘 (한양대학교 컴퓨터소프트웨어학과)
  • Published : 2023.11.02
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Abstract

클릭률(CTR) 예측은 많은 실제 응용 프로그램에서 가장 기본적인 작업 중 하나가 되었으며 이 분야에서 많은 고급 모델이 나았다. 그러나 가장 고전적인 CF(Collaborative Filtering) 모델에서 딥러닝 모델로 발전하는 과정에서 특징 교차의 기본 단위가 요소(비트 단위)가 아닌 특징(벡터 단위)이라는 사실을 기억하는 모델은 거의 없다. 이 논문에서는 Masknet 모델에 벡터 단위 교차를 적용하는 클릭률 예측 모델은 제안한다.Movielens 에 대해 예측 결과는 89.24%로 나타나고 원본 모델보다 효과가 더 좋다.

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