阶梯网络在广告转化率预测中的应用

"基于阶梯网络的广告转化率预测.pdf" 在当今快速发展的互联网时代，搜索广告和电商广告占据了互联网广告市场的主导地位，成为了互联网行业的主要收入来源。广告转化率，即用户点击广告后产生购买行为的概率，是评估广告效果的关键指标。它涉及到广告创意、商品质量、店铺信誉等多个方面，反映了用户对广告商品的购买意愿。然而，广告数据通常包含大量相关性和离散特征，如何有效地从这些特征中提取出有意义且稳定的特征成为了一个挑战。 传统的特征工程方法依赖于丰富的先验知识和大量试验，这在构建模型时会耗费大量时间和精力。为了解决这一问题，本文提出了一种基于阶梯网络（Staircase Network）的方法来替代传统的特征工程，并优化预测模型的性能。阶梯网络是一种能够保留更稳定特征的神经网络结构，它有助于减少人工干预，提高特征选择的效率。 线性模型虽然简单易懂，但其表达能力有限，可能无法捕捉复杂的数据模式。为此，文章引入了阶梯神经网络，这是一种深度学习模型，能够从原始数据中自动学习和构建有用的特征。考虑到数据挖掘的特点，该网络还结合了交叉网络（Cross Network），进一步增强了特征表示的能力，生成的特征更具意义且更健壮，从而提升了广告转化率预测的准确性。 相关工作包括使用无监督学习方法如自编码器（Autoencoder）和降噪自编码器（DAE）来学习特征。自编码器与受限玻尔兹曼机（RBM）在形式上相似，但在原理和训练方式上有所区别。深度置信网络（DBN）则通过多层非监督学习来捕获数据的层次结构。这些方法虽然在特征学习上取得了一定成果，但阶梯网络的引入为特征表示提供了新的视角，特别是在广告转化率预测这个特定任务中，其优势在于节省了特征工程的时间，同时提高了模型的预测精度。 通过对比实验，阶梯网络相比于传统的深度神经网络（DNN）表现出了更优秀的特征表达能力和预测精度，证明了其在广告领域的适用性和有效性。这种方法不仅简化了特征工程的过程，也使得模型构建更为高效，对于实时广告优化和营销策略制定具有重要的实践意义。