| 专利号 | 2024119205647 | 申请日 | 2024-12-25 | 专利名称 | 基于可微分精准率和召回率的CTR预测优化方法 |
| 授权日 | 2025-11-11 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 刘猛;刘杰;彭鹏 |
| 主分类号 | G06F16/9535 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本申请提供一种基于可微分精准率和召回率的CTR预测优化方法，包括步骤：构建CTR预测模型，将训练数据和训练特征输入到模型中；在模型的输出层之后，计算预测值与阈值之间的差异，根据差异，计算可微分的精准率和召回率；将可微分的精准率和召回率集成到模型的损失函数中，并通过优化算法最小化损失函数，得到训练好的CTR预测模型等。使得方案具备高计算效率和可微分性，能够直接集成到梯度优化算法中。通过消除对阈值、条件判断和排序操作的依赖，本申请能够处理大规模不平衡数据，显著提升CTR预测模型的性能和训练效率。同时在推荐系统领域具有广泛的应用前景，能够有效提升模型的预测能力和商业价值。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 下一代信息网络产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
