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轻量级端到端电子商务搜索 CTR 预测的图兴趣网络
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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，并提出了一种新的模型来完整建模点击及其显示上下文，以了解用户上下文感知兴趣。通过离线和在线评估，证明了DCIN方法的优越性。已在在线广告系统上部署的DCIN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
- 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。
- 提出了一种新模型，能够完整建模点击及其显示上下文。
- 旨在了解用户的上下文感知兴趣。
- 通过离线和在线评估，证明了DCIN方法的优越性。
- 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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