深度学习模型DeepMCP：解决CTR预估中的数据稀疏与交互关系

在现代在线广告系统中，点击率预估（CTR）是一个核心任务，它旨在估算用户点击特定广告的概率，这对广告排序、竞价策略以及广告主的收益管理至关重要。CTR预测模型的发展历程从传统的线性模型，如逻辑回归（LR）和分解机（Factorization Machine，FM），发展到深度学习方法，如深度神经网络（DNN）。 逻辑回归模型采用线性特征权重和sigmoid函数来表达CTR预测，通过计算用户特征向量与权重的乘积加上偏置项。分解机FM则进一步考虑了pairwise特征交互，将CTR预测扩展到特征嵌入的组合形式。这些模型在一定程度上捕捉了特征间的关联，但未能充分利用深层学习的非线性表达能力。 随着深度学习的兴起，混合模型如Wide&Deep和DeepFM应运而生。Wide&Deep结合了LR的可解释性和DNN的表达力，提升了模型的泛化能力和记忆性。DeepFM融合了FM和DNN，增强了处理特征交互的能力。然而，这些模型仍然受限于feature-CTR关系的单一视角，无法充分挖掘深层次的特征关系。 为了克服这些问题，NeuralFactorizationMachine（NFM）引入了FM的线性部分和DNN的非线性部分，提供了更全面的特征表示。然而，《RepresentationLearning-AssistedClick-ThroughRatePrediction》论文中提到的DeepMCP模型则进一步突破了传统思路，它不仅关注feature-CTR关系，还特别考虑了feature-feature关系，比如user-ad和ad-ad关系。这种设计使得DeepMCP能够学习到更为丰富且统计上可靠的特征表示，从而显著提升CTR预测的准确性和性能。 DeepMCP通过引入图结构，例如图(b)所示，可能采用了图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）的技术来捕捉复杂的关系网络信息。GNNs能够有效地处理结构化的数据，通过节点（特征）和边（关系）的信息传播，为CTR预测提供了一种全新的建模框架。这不仅增强了模型的预测能力，也提高了广告系统的整体效果和用户体验。 CTR预估模型从线性模型到深度学习模型再到考虑多维度特征关系的模型，如DeepMCP，展示了技术的不断进步和优化。在实际应用中，理解并选择合适的模型对于在线广告平台优化广告投放、提升广告主收益具有重要意义。