基于深度学习的搜索广告排序应用

发布时间：2021-09-28 22:18

　　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。 

【文章来源】：电子技术与软件工程. 2020,(01)

【文章页数】：3 页

【部分图文】：

点击率预测流程

LSTM单元模块内部结构

卷积-LSTM组合神经网络层组织


本文编号：3412635