BriefGPT - AI 论文速递
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深度上下文兴趣网络用于点击率预测
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了深度上下文兴趣网络（DCIN）模型，强调上下文信息对用户行为建模的重要性。通过离线和在线评估，证明了DCIN在点击和显示上下文建模方面的优越性。DCIN已在在线广告系统上部署，并为主要流量带来了1.5%的CTR和1.5%的RPM提升。
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关键要点
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本文介绍了深度上下文兴趣网络（DCIN）模型。
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强调上下文信息对用户行为建模的重要性。
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DCIN模型能够完整建模点击及其显示上下文。
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通过离线和在线评估，证明了DCIN在性能上的优越性。
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DCIN已在在线广告系统上部署，带来了1.5%的CTR和1.5%的RPM提升。
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