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基于概率注意力机制的用户行为特征提取
说明
逻辑回归是一种常见的用于二分类问题的概率模型。通过对用户特征和商品特征进行加权组合，逻辑回归能够预测用户在某一时刻点击某商品的概率。尽管逻辑回归模型较为简单，但其易于解释、计算量小，在实际应用中具有一定的优势。通过对训练数据的学习，模型能够估计出每个特征的权重，并通过逻辑函数计算点击的概率。
在电商点击率预测中，用户的点击行为受多种因素的影响，包括商品的价格、类型、历史销量、用户的兴趣爱好等。传统的预测模型通常将这些因素视为输入特征，但在实际应用中，模型对于不同特征的重视程度往往无法直观体现。而概率注
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