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Explainable CTR Prediction via Large Language Model Reasoning
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了ExpCTR框架，以解决推荐系统决策过程透明性不足的问题。通过将大型语言模型的解释生成融入CTR预测，并设计奖励机制以提高用户意图契合度，实验结果表明ExpCTR在推荐准确性和可解释性上显著提升。
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关键要点
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本研究提出了ExpCTR框架，以解决推荐系统决策过程透明性不足的问题。
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ExpCTR框架将大型语言模型的解释生成直接融入CTR预测中。
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通过设计奖励机制，提高了用户意图的契合度和与传统CTR模型的一致性。
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实验结果表明，ExpCTR在推荐准确性和可解释性上均有显著提升。
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