【摘 要】
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随着互联网、大数据和云计算技术的发展,人们生活在信息的海洋里,其中的丰富信息满足了用户的需求,但海量信息也使得用户无所适从。一方面,寻找有用信息的过程漫长;另一方面,很难从海量信息中找到真正所需要的信息。点击率预测旨在实现用户和产品的精准匹配,向用户推荐他们最可能感兴趣的内容,解决信息过载产生的影响。因此,点击率预测一直是用户行为分析领域的研究热点。然而,在线用户行为数据往往是稀疏的,存在长尾分布
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随着互联网、大数据和云计算技术的发展,人们生活在信息的海洋里,其中的丰富信息满足了用户的需求,但海量信息也使得用户无所适从。一方面,寻找有用信息的过程漫长;另一方面,很难从海量信息中找到真正所需要的信息。点击率预测旨在实现用户和产品的精准匹配,向用户推荐他们最可能感兴趣的内容,解决信息过载产生的影响。因此,点击率预测一直是用户行为分析领域的研究热点。然而,在线用户行为数据往往是稀疏的,存在长尾分布的特性,导致模型难以准确理解用户意图。此外,数据孤岛现象的存在,进一步加剧了用户行为数据的稀疏特性。虽然数据共享可以提升算法理解用户行为的能力,但是直接的数据共享又会泄露用户隐私信息,导致多方利益受损。针对以上两个问题,本文从用户行为数据和数据隔离两个角度进行研究,提出两种能解决长尾分布和数据孤岛问题的点击率预测算法。本文的主要贡献如下:1.针对行为稀疏的问题,本文提出了基于行为分层的点击率预测算法。已有的点击率预测算法从模型结构的角度出发,设计具有强特征抽取能力的模型,但很少从数据稀疏的角度来考虑如何提升模型预测用户行为的能力。为解决多数用户的行为数据稀疏而导致预测不准确的问题,本文设计了用户行为分层策略,将用户总体按照数据稀疏程度划分为不同层次的子群体,点击率预测模型针对不同层次的子群体,选择不同的行为定向策略。实验结果验证了用户行为分层策略的有效性。2.针对数据安全共享的挑战,本文提出了基于联邦学习的点击率预测算法。数据孤岛现象普遍存在,而且隐私信息的安全性越来越受到社会的关注。数据隔离加剧了稀疏性,简单随意的数据共享又会泄露用户隐私,引发严重后果。为实现安全的用户行为数据共享,缓解行为数据稀疏问题,本文提出了基于联邦学习的点击率预测算法,利用隐私保护技术,让每个客户端计算本地模型关于参数的更新之后,仅上传加密后的梯度到中心服务器中实现安全聚合,更新共享模型,实验结果表明本文提出的方法能在保证数据安全共享的前提下准确地实现用户行为定向。
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