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click-through rate
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新方法通过利用负面行为信号提升用户建模能力
研究人员开发了一种用于点击率预测中序列用户建模的新方法，该方法将跳过和滚动跳过等隐式负面行为与积极互动结合起来。这种方法称为目标感知极性融合（TAPF），使用轻量级门控机制来区分行为证据，并在各种模型架构中显示出相对 AUC 持续提高了 9.6%。研究强调，主要贡献在于混合极性数据范式本身，它显著优于仅依赖积极信号的模型。
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新框架解决优惠券营销中的广告偏见
研究人员开发了一个名为UniMVT的新框架，用于解决在线广告中的混淆偏见，特别是在优惠券营销方面。该模型将用户偏好与优惠券等干预措施的效果分离开来，从而能够更准确地预测基础点击率（CTR）并估算提升效果。UniMVT能够处理多值处理，并通过真实的A/B测试在预测准确性、校准和业务指标方面显示出显著的改进。
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量子退火器采用新的 PDQUBO 方法处理推荐系统
研究人员开发了一种名为 PDQUBO 的新方法，用于推荐系统中的特征选择，该方法专为在量子退火器上运行而设计。该方法通过量化特征组合的影响来直接优化推荐系统性能。PDQUBO 是模型无关的，并在实验中证明其性能优于现有的基于 QUBO 的方法和经典基线。