公开(公告)号：CN110674857A

公开(公告)日：2020-01-10

申请号：CN201910867916.X

申请日：2019-09-15

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 强保华 ,  卢永全 ,  陈锐东 ,  谢武 ,  郑虹

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q30/02

Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度堆叠网络的广告点击分类方法，该方法通过一种基于不同感受野构造多尺度特征的MSSP结构来自动构造组合特征，通过构造多个不同角度、不同视野的观测器从深度和宽度两个角度双向堆叠多尺度特征，挖掘了不同局部视野中的高阶和低阶特征，保证了提取特征的多样性；另外，该结构通过因子化来学习参数，保证了高阶特征在稀疏数据中能被有效学习。本发明弥补了LR、Wide&Deep过于依赖手工构造组合特征的缺点；同时相对于传统的Poly2和FM模型，能够从多个角度挖掘不同尺度的特征来保证模型学习到的信息的多样性；相对于FFM等模型时间复杂度过高的特点，本发明时间复杂度能保持在线性级别，能够满足在线广告对时间响应方面的高要求。