基于深度学习建模多行为动态演化的转化率预估.pdf

在计算广告和移动应用推广中，转化率预估是至关重要的，因为它直接影响到广告投放的效果、平台收益以及广告推广的效率。传统的预估方法可能没有充分利用用户行为模式的动态演化特性。为此，这篇学术论文提出了一种基于深度学习和注意力机制的模型，旨在捕捉用户行为的动态变化，从而提高转化率预估的准确性。 该模型主要由以下几个部分构成： 1. **基于GRU和注意力机制的用户单个行为序列模型**： 使用门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）来处理用户行为序列，GRU是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够更好地捕获时间序列数据中的长期依赖关系。同时，结合注意力机制，可以突出每个行为在序列中的重要性，从而提取出用户行为的动态变化特征。 2. **用户多行为动态演化的自注意力建模**： 自注意力机制（Self-Attention）被用来建模用户的多行为序列，它可以无损地处理序列内部的复杂关系，通过权重分配来强调关键行为，反映用户兴趣的演变。 3. **多行为序列向量融合**： 提取的各个行为序列特征通过自注意力机制融合成一个综合的用户行为特征向量，这个向量包含了用户多维度的行为信息，更全面地反映了用户的兴趣和行为模式。 4. **转化率预估模型**： 将上述提取的用户行为特征与广告属性、用户属性和上下文特征等相结合，形成一个完整的输入向量，输入到多层前馈神经网络中，用于预测广告的转化率。 实验结果证明了这种方法的有效性，提取的用户行为序列特征显著提高了转化率预估的性能。相比传统的预估方法，该模型更注重用户行为的时序相关性和兴趣的持续性，能够更准确地理解和预测用户的行为意图。 深度学习在转化率预估中的应用已经成为研究的热点，从最初的因子分解机（FM）、域感知因子分解机（FFM）到深度学习模型如并行神经网络、Wide & Deep模型、Deep & Cross模型，再到深度兴趣网络（DIN）和深度兴趣进化网络（DIEN），都在不断探索如何更有效地捕捉用户兴趣和行为模式。然而，这些模型大多忽视了用户行为序列的动态演化。本文提出的模型弥补了这一不足，通过深度学习和注意力机制的结合，实现了对用户多行为动态演化的建模，为转化率预估提供了新的视角和方法。 这篇研究论文为计算广告领域提供了一个新的解决方案，通过深度学习建模用户行为的动态演化，有助于提高广告转化率预估的精确度，对提升广告投放效果和优化用户体验具有积极意义。