如何利用「深度上下文兴趣网络」提升点击率？
原文中文，约4900字，阅读约需12分钟。发表于：。美团到店广告平台在用户行为序列建模算法的迭代落地中，基于对业务实际场景中用户决策心智的观察，创新性地提出了深度上下文兴趣网络，精确建模了用户的兴趣，提升了CTR等线上业务指标。本文介绍了相应算法背后的动机、建模方法以及工程优化，希望能为从事相关工作的同学带来一些启发或帮助。
点击率（CTR）预测对在线广告和推荐系统至关重要。传统模型忽略了用户点击行为周围的上下文信息。新模型深度上下文兴趣网络（DCIN）通过三个模块整合点击和展示上下文，提升用户兴趣预测准确性。DCIN在美团广告系统中部署后，CTR和RPM均提升1.5%。
