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本发明公开了一种行为异质性学习点击率预估方法、装置、设备及存储介质,所述方法通过获取用户的历史行为数据,对历史行为数据进行排序分割,获得行为序列嵌入向量;将行为序列嵌入向量依次输入至预设自注意力网络和预设池化层中,获得行为序列表征向量;将行为序列表征向量进行行为异质性学习,获得用户兴趣表征向量,将用户兴趣表征向量输入至多层感知机网络,获得用户关于目标商品的预估点击率,能够准确学习用户动态兴趣信息,又能判别不同行为对目标影响,并且无需引入任何额外网络结构或可训练参数,降低了模型训练复杂度,减少了运
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116664233 A (43)申请公布日 2023.08.29 (21)申请号 202310606294.1 (22)申请日 2023.05.23 (71)申请人 武汉大学 地址 430000
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