基于深度学习的搜索广告排序应用  

作　　者：钟小勇 

机构地区：[1]携程计算机技术(上海)有限公司

出　　处：《电子技术与软件工程》2020年第1期188-190,共3页ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING

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。

关 键 词：广告排序 点击率预测 深度学习 卷积神经网络 LSTM 

分 类 号：F713.8[经济管理—广告] TP18[经济管理—产业经济]