报告时间：4月3日（星期三）下午2点
报告地点：四办405
报告题目：基于高阶特征交互的在线广告点击率预估模型
主讲人：关菲 KOK网页版官方网站统计学与数学学院副教授、硕士生导师
主讲人简介： 关菲，副教授，硕士生导师。主持河北省自然科学基金青年项目1项，主持河北省高等学校科学技术研究项目2项。以第一作者在《Knowledge-Based Systems》《运筹与管理》《中国管理科学》等国内外重要学术期刊上公开发表论文20余篇，其中SCI检索9篇。出版学术专著1 部。作为第一指导教师指导研究生在中国研究生数学建模竞赛中，荣获国家一等奖1项，国家二等奖3项，国家三等奖3项。
观点综述：近年来，我国在线广告行业迅猛发展，其市场规模已远超传统广播和电视广告。在线广告提供了精准的定向投放，使得广告主能向特定的目标用户投放广告，极大增强了广告营销效果。点击率（CTR）预估是在线广告信息系统的核心模块之一，如何有效地学习隐藏在用户行为背后的复杂特征交互是最大化CTR的关键。本报告首先将感知注意力机制融入高阶特征交互，构建了显式与隐式相结合方式自动学习高阶特征交互的点击率预估模型；其次，利用知识蒸馏网络，实现了模型的轻量化。最后，在 Criteo 和 Avazu 两个公开数据集上验证了模型的有效性。本报告的研究内容不仅可进一步丰富和发展现有在线广告点击率预估模型的相关理论，更进一步地，可为相关企业进行产品的精准投放提供技术支撑与决策支持。
