您当前的位置:
首页 >
文章列表页 >
基于历史行为与高低阶特征的点击率预估模型
人工智能 | 更新时间:2023-05-29
    • 基于历史行为与高低阶特征的点击率预估模型

    • A CTR Prediction Model Based on Historical Behavior and High-Low-Order Features

    • 软件导刊   2023年22卷第5期 页码:7-13
    • DOI:10.11907/rjdk.221675    

      中图分类号:

    扫 描 看 全 文

  • 王凯,沈艳.基于历史行为与高低阶特征的点击率预估模型[J].软件导刊,2023,22(05):7-13. DOI: 10.11907/rjdk.221675.

    WANG Kai,SHEN Yan.A CTR Prediction Model Based on Historical Behavior and High-Low-Order Features[J].Software Guide,2023,22(05):7-13. DOI: 10.11907/rjdk.221675.

  •  
  •  

0

浏览量

27

下载量

0

CSCD

文章被引用时,请邮件提醒。
提交
工具集
下载
参考文献导出
分享
收藏
添加至我的专辑

相关文章

基于Transformer的跨空间特征关联多目标追踪
基于偏置交叉注意力的点云配准算法
基于多层感知机的轻量级遥感影像语义分割方法研究
基于多尺度特征融合的图像压缩感知重构
基于时空注意力机制的在线教育专注度检测

相关作者

暂无数据

相关机构

南京邮电大学 通信与信息工程学院
广西嵌入式技术与智能系统重点实验室
桂林理工大学 信息科学与工程学院
重庆科技学院 智能技术与工程学院
南京信息工程大学 计算机学院、网络空间安全学院
0