深度时空网络与记忆网络在CTR预估中的创新应用

本文主要探讨了深度时空网络、记忆网络以及特征表达学习在点击率预估(CTR)中的应用，尤其是在智能营销平台的背景下。智能营销平台，如广告投放平台，其核心任务是帮助广告主高效地触达目标用户，衡量的标准包括点击率(CTR)，转化率(CVR)，用户/客户体验和变现能力等关键指标。 深度时空网络是研究者们在KDD2019年提出的一种创新方法，它考虑了广告的时间维度和空间维度，以捕捉广告之间的关联关系。传统的方法，如逻辑回归(LR)、因子分解机(FM)、深度神经网络(DNN)以及Wide&Deep模型，各自独立预测每个广告的CTR，但这种方法忽视了广告展示时的上下文环境和用户历史行为的影响。深度时空网络通过集成时间和空间信息，例如同时展示的上下文广告的竞争关系，以及用户历史点击和未点击广告对当前广告效果的暗示，显著提升了CTR预测的准确性。 记忆网络则在此基础上进一步简化了深度时空网络，通过构建用户记忆模型，更好地理解用户的兴趣变化和行为模式，从而进行更精确的CTR预测。这方面的代表工作由[DLP-KDD2019]提出，展示了记忆网络在用户行为理解和预测上的优势。 深度匹配、关联与预测网络(DMCP)则采用多任务学习策略，优化特征表达，不仅关注CTR预测，还可能涉及其他相关任务，如广告相关性和个性化推荐，以此来增强模型的泛化能力和表达能力。该模型可以从大量的数据中自动学习特征表示，避免了手动特征工程的繁琐和局限性。 然而，尽管这些深度学习模型带来了显著的性能提升，但也面临挑战，如如何处理大量且实时的数据流，如何有效识别低质流量和作弊行为，以及如何在大规模广告库中进行快速而准确的检索。例如，通过向量检索技术来计算广告与用户兴趣的相似度，以及通过用户画像来刻画用户行为特征，都是解决这些问题的重要手段。 在广告投放过程中，搜索和检索阶段尤为关键，包括创意检索（初排）和样式优选（精排），它们结合了CTR和CVR的预测结果，以及流量价值评估，以决定哪些广告应当优先展示。此外，反作弊机制也是必不可少的一环，以维护平台的公平性和用户信任。 总结来说，深度时空网络、记忆网络和特征表达学习的结合为CTR预估提供了强大的工具，推动了广告营销领域的智能化和个性化，但同时也对数据处理、模型效率和公平性提出了更高的要求。随着技术的发展，这些方法将继续优化广告投放策略，提高广告主和用户的满意度。