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。

我们提出了一种两步领域感知的交叉关注方法，能够从源领域的不同粒度中提取可迁移的特征，简化了训练流程，适合于新领域的快速部署。通过实验证明了方法的有效性，并在在线广告系统中部署了模型，观察到了单击率和有效千次展示费用的显著改善。

我们提出了一种两步领域感知的交叉关注方法，能够从源领域的不同粒度中提取可迁移的特征，简化了训练流程，适合新领域的快速部署，并通过实验证明了方法的有效性。在在线广告系统中部署该模型后，观察到了单击率和有效千次展示费用的显著改善。

我们提出了一种两步领域感知的交叉关注方法，能够从源领域的不同粒度中提取可迁移的特征，简化了训练流程，适合新领域的快速部署。通过实验证明了方法的有效性，并在在线广告系统中部署了模型，观察到了单击率和有效千次展示费用的显著改善。

我们提出了一种两步领域感知的交叉关注方法，能够从源领域的不同粒度中提取可迁移的特征，简化了训练流程，适合新领域的快速部署。通过实验证明了方法的有效性，并在在线广告系统中部署了模型，观察到了单击率和有效千次展示费用的显著改善。