【摘 要】
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随着信息时代的发展,手机App已经深入现代人生活的方方面面,伴随着的是用户信息,视频信息以及商品信息的爆炸。人们如何获取自己感兴趣的信息,App和网页如何根据用户浏览记录及其他相关的用户特点从海量的数据向用户推送用户更感兴趣的内容,都已经成为现在热门的研究内容。近几年,结合深度神经网络设计的用户点击预测模型以及推荐模型的效果已经远远超过了传统的机器学习模型。伴随着数据集爆炸性的增长,结合神经网络模
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随着信息时代的发展,手机App已经深入现代人生活的方方面面,伴随着的是用户信息,视频信息以及商品信息的爆炸。人们如何获取自己感兴趣的信息,App和网页如何根据用户浏览记录及其他相关的用户特点从海量的数据向用户推送用户更感兴趣的内容,都已经成为现在热门的研究内容。近几年,结合深度神经网络设计的用户点击预测模型以及推荐模型的效果已经远远超过了传统的机器学习模型。伴随着数据集爆炸性的增长,结合神经网络模型对数据信息有效的处理成为了模型提高效果的关键。因此,本文从稀疏场景下的用户点击预测（click-through rates,CTR）模型入手,对App/网页上的用户行为点击预测算法进行改进优化。本文主要工作如下:（1）介绍用户点击预测模型的设计原理和评价指标,介绍算法模型的基本结构,网络优化,损失函数以及它的具体应用。（2）研究基于Wide&Deep模型的用户点击预测模型,Wide&Deep用户点击预测模型是近几年经典的用户点击预测模型框架之一,结合Wide宽网络和Deep深网络设计网络模型,简单而又经典的网络结构成为后期各类用户点击预测模型的基础。（3）基于因子分解（Factorization Machines,FM）,设计获取非线性特征交互信息的网络结构NL-interaction层。FM获取线性特征的交互信息,自提出以来成为了用户点击预测模型必不可少的一部分,但缺乏对非线性特征交互信息的处理,设计NL-interaction层填补了这一空缺,同时设计实验,验证了FM模型和NLinteraction网络层的有效性。（4）结合线性和非线性的特征获取,设计基于深度学习的用户点击预测模型DFNR（Deep Factorization Machines network with Non-linear inter--action for Recommender System,DFNR）.同时利用跳跃连接进一步优化网络结构,加深网络层次来提升模型性能,最后设计实验,通过对比DFNR和传统用户点击预测模型FM,深度神经网络的AFM,NFM,Wide&Deep模型的效果,验证了本文设计模型的高效性。
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