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作者：张大鹏;赵敏;朱二喜;孙明霞;
单位：江苏信息职业技术学院物联网工程学院;燕山大学信息科学与工程学院;
摘要：为了进一步提高点击率预估模型的预估能力，提出了一种融合时序信息并带有注意力机制的广告点击率预估模型AGCN(Attention GRU&Cross Network),该模型采用并行结构融合交叉网络模型和时序模型，实现广告点击率预估过程中多元特征的融合.该模型中交叉网络模型挖掘低阶特征和高阶特征信息，时序模型通过引入带有注意力机制的门控神经单元(GRU with attentional update gate, AUGRU),获取用户兴趣特征在用户长期兴趣演化过程中的贡献程度，进行用户兴趣筛选.实验表明，AGCN模型能有效提高广告点击事件的预测准确率.
关键词：计算广告;;点击率预估;;交叉网络;;门控神经单元;;注意力机制
基金资助：国家自然科学基金面上项目(61973261);; 江苏省高等学校自然科学研究面上项目(18KJD510011);; 江苏省高等职业教育高水平专业群建设项目(苏教职函[2021]1号)
