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电商用户点击行为的概率建模与分析
引言
深度学习模型，尤其是神经网络，近年来成为电商点击率预测的主流方法。深度学习能够通过多层网络结构自动提取特征，捕捉复杂的非线性关系。常见的深度学习模型包括全连接神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）以及循环神经网络（RNN）。这些模型能够有效地处理用户点击行为中涉及的高维特征，并通过反向传播算法优化参数，进一步提高预测的精度。
尽管概率注意力机制能够提高模型的预测精度，但在面对噪声数据或异常值时，模型的鲁棒性可能受到影响。为了增强模型的鲁棒性，可以采用抗干扰的策略，例如引入异常检测机制，排除噪声数据的干
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