电子技术与软件工程

2020, No.171(01) 188-190

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基于深度学习的搜索广告排序应用

钟小勇;

摘要(Abstract):

本文在研究卷积(Convolutional Neural Networks)与LSTM(Long Short Term Memory)的基础上,结合两者优势,提出了一种混合模型。首先用卷积神经网络提取关键特征,然后依据LSTM神经网络时序特点进行预测和分类。结果表明:对比浅层或单层网络,本文提出的组合模型较好地提高了点击率预估准确度,从而增强了搜索广告排序应用效果。

关键词(KeyWords): 广告排序;点击率预测;深度学习;卷积神经网络;LSTM

Abstract:

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基金项目(Foundation):

作者(Author): 钟小勇;

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