2021上交&华为最新CTR综述在2021年，上海交通大学与华为联合发表了一篇关于点击率（CTR）估算的深度学习综述论文，该论文题为《Deep Learning for Click-Through Rate Estimation》，并在IJCAI会议上进行了发表。以下是对该综述的详细解读：一、论文概述该论文对CTR估算任务的深度学习模型进行了全面的回顾。CTR估算是在线广告、推荐系统、网页搜索等个性化在线服务的核心功能模块，其准确性直接影响到平台的收益和用户满意度。随着深度学习的快速发展，深度CTR模型已经在许多行业平台上得到了广泛的应用。二、CTR模型由浅向深的转变论文首先回顾了CTR模型由浅向深的转变过程。早期的CTR模型主要基于线性回归、逻辑回归等传统机器学习算法，这些算法在处理高维稀疏特征时存在局限性。随着深度学习的发展，特别是神经网络在图像、语音等领域的成功应用，研究者们开始将深度学习引入CTR估算任务中。深度CTR模型通过多层非线性变换，能够自动学习特征之间的复杂关系，从而显著提高CTR估算的准确性。三、显性特征交互学习模块论文重点研究了深度CTR模型的显性特征交互学习模块。特征交互是CTR估算任务中的关键步骤，它决定了模型能否准确捕捉用户兴趣和广告内容之间的匹配关系。深度CTR模型通过引入各种显性特征交互学习模块，如因子分解机（FM）、注意力机制、交叉网络等，来增强模型对特征交互的学习能力。这些模块能够自动学习特征之间的交互模式，并生成更加丰富的特征表示，从而提高模型的预测性能。四、深入的行为模型作为具有丰富用户历史的大型平台的一个重要视角，论文深入讨论了行为模型在CTR估算中的应用。行为模型通过挖掘用户的历史行为数据，如点击、浏览、购买等，来构建用户的兴趣画像。这些兴趣画像可以作为深度CTR模型的输入特征，帮助模型更准确地捕捉用户的兴趣偏好。此外，行为模型还可以结合时间序列分析、图神经网络等技术，进一步挖掘用户行为的时序关系和社交关系，从而提高模型的预测精度。五、自动化方法用于深度CTR架构设计论文还介绍了最近出现的用于深度CTR架构设计的自动化方法。这些方法通过自动化搜索和优化模型架构，能够找到性能更优的CTR模型。例如，神经网络架构搜索（NAS）技术可以根据给定的搜索空间和搜索策略，自动搜索出最优的模型架构。此外，还有一些基于强化学习、进化算法等方法的自动化架构设计方法，它们能够在更广泛的搜索空间中寻找性能更优的模型。六、研究总结与展望最后，论文对研究结果进行了总结，并对该领域的发展前景进行了展望。随着深度学习技术的不断进步和个性化在线服务需求的不断增长，深度CTR模型将在未来继续发挥重要作用。未来的研究方向可能包括更加高效的特征交互学习模块、更加精细的行为模型、以及更加智能化的自动化架构设计方法等。七、图片展示以下是论文中涉及的一些关键技术和模型架构的图片展示：（CTR模型从浅到深的发展历程）（典型的深度CTR模型架构）（显性特征交互学习模块示例）（行为模型在CTR估算中的应用）（自动化方法在深度CTR架构设计中的应用）（CTR估算领域的未来研究方向）（论文总结与展望部分）综上所述，该论文为CTR估算任务的深度学习模型提供了全面的回顾和展望，对于推动CTR估算技术的发展和应用具有重要意义。