毕设&课设：基于深度学习的CTR预估，从FM推演各深度学习CTR预估模型（附代码）.zip

在当前的互联网广告和推荐系统领域，点击率预估（CTR）是核心任务之一。CTR预估技术的目标是准确预测用户点击某个广告或推荐内容的概率，这对于广告商和内容提供商来说至关重要，因为它直接影响了广告投放的效果和用户满意度。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的CTR预估模型因其出色的性能和不断进化的网络结构而受到广泛关注。 CTR预估模型的发展经历了从简单的逻辑回归模型到复杂的深度学习模型的过程。在早期阶段，传统的方法如逻辑回归、决策树和随机森林等被广泛应用于CTR预估。这些模型的特征工程依赖较重，需要人为设计和选择特征。然而，这些方法的性能受限于特征的表达能力，且难以捕捉到高阶的非线性关系。 随着深度学习技术的引入，CTR预估模型迎来了革新。深度学习模型能够自动学习到数据的高阶特征表示，并能有效利用大规模数据集。最基础的深度学习CTR预估模型之一是因子分解机（Factorization Machine，FM）。FM通过引入隐因子来捕获特征之间的线性和二阶交互效应，使得模型能够处理稀疏数据，同时保持较低的计算复杂度。在此基础上，研究人员进一步发展出了包括深度因子分解机（DeepFM）、自注意力机制模型（如Transformer）和卷积神经网络（CNN）等在内的多种深度学习CTR预估模型。 深度因子分解机（DeepFM）是结合了FM和深度神经网络（DNN）的模型，它能够通过一个共享的输入层同时学习一阶特征和二阶交互特征，以及通过神经网络学习到更高阶的非线性特征表示。自注意力机制模型如Transformer在CTR预估中的应用则展示了其强大的捕捉全局依赖关系的能力，可以更好地理解用户行为序列中的长期依赖和动态变化。 卷积神经网络（CNN）在CTR预估中的应用主要得益于其在处理网格状数据上的优势，例如图像识别。在CTR预估中，CNN可以通过卷积操作捕捉到特征之间的局部依赖关系，从而提取有效信息。此外，循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等也被用来处理序列数据，如用户的点击历史和浏览序列，以捕获时间上的动态变化和用户兴趣的演化。 在实践应用中，深度学习CTR预估模型往往需要处理海量的数据，并进行大量的特征工程。数据预处理、特征选择、模型训练和参数调优等工作是整个CTR预估系统的关键组成部分。为了提高模型的泛化能力和预测性能，通常会采用交叉验证、正则化技术、集成学习等方法来优化模型。同时，为了适应在线实时推荐的需要，模型需要在保证预测精度的同时具备快速响应能力。 代码实现是将理论模型转化为实际应用的桥梁。在本次毕设和课设中，学生可能需要实现包括FM、DeepFM、Transformer、CNN、LSTM等在内的多个深度学习模型，并通过实验比较它们在特定数据集上的性能。实验可能包括在各种公开或私有数据集上进行训练和测试，调整模型结构和参数，以及进行模型融合和集成等策略，以期达到最佳的预测效果。 此外，为了使模型具有更好的泛化能力，可能还会涉及到迁移学习、多任务学习等先进的深度学习技术。这些技术可以帮助模型在数据稀缺的情况下，通过迁移已有知识来提高模型的性能。 深度学习在CTR预估中的应用不仅推动了技术的进步，也对互联网广告和推荐系统产生了深远的影响。通过深入研究和实现基于深度学习的CTR预估模型，学生不仅能够掌握最新的研究成果，还能培养解决实际问题的能力，为未来的职业生涯打下坚实的基础。