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基于深度学习的搜索广告排序应用

钟小勇

携程计算机技术(上海)有限公司

摘要:本文在研究卷积(Convolutional Neural Networks)与LSTM(Long Short Term Memory)的基础上,结合两者优势,提出了一种混合模型。首先用卷积神经网络提取关键特征,然后依据LSTM神经网络时序特点进行预测和分类。结果表明:对比浅层或单层网络,本文提出的组合模型较好地提高了点击率预估准确度,从而增强了搜索广告排序应用效果。
  • 专辑:

    电子技术及信息科学; 经济与管理

  • 专题:

    自动化技术; 贸易经济

  • 分类号:

    F713.8;TP18

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