GitHub - CRIPAC-DIG/GraphCTR: This repo includes some graph-based CTR ...
It is a repository designed for graph-based CTR prediction methods, which includes our graph-based CTR prediction methods: Fi-GNN: Modeling Feature Interactions via Graph Neural …
GitHub - reczoo/FuxiCTR: A configurable, tunable, and …
Click-through rate (CTR) prediction is a critical task for various industrial applications such as online advertising, recommender systems, and sponsored search. FuxiCTR provides an open …
GraphCTR特征交互新路线 | 一文梳理基于Graph的特征交互在CTR …
本篇文章主要盘点了近年来应用Graph到CTR模型中，建模特征交互的工作。会从研究动机、graph构图方式、图模型、优缺点等角度入手介绍和评价，希望能够启发大家的研究思路，或 …
PPSIG：CTR-GCN 动作识别 - 知乎 - 知乎专栏
2022年8月21日 · 在这项工作中，我们提出了一种新的Channel-wise Topology Refinement Graph Convolution(CTR-GC)来动态学习不同的拓扑，并有效地聚合不同通道中的联合特征，用于基于 …
GNN 很火？ 对的！ 那我们把它用在 CTR 中试试看吧。 - 知乎
本文的 Motivation 在于以往的CTR模型（比如：FNN、NFM、DeepFM、CIN、DIN等等）大体上都是先将各种离散特征用一个 embedding 层变成连续的向量，然后再将这些特征向量拼接在 …
Uason-Chen/CTR-GCN - GitHub
This repo is the official implementation for Channel-wise Topology Refinement Graph Convolution for Skeleton-Based Action Recognition. The paper is accepted to ICCV2021.
ctr预估中如何构造高效的特征？ - 知乎
根据Lambda架构中“ 线上层--近线层--离线层 ”的划分， 将计算压力从线上转移到线下，离线挖掘用户长期兴趣，使召回+粗排环节也能够用得上。 接下来，就介绍推荐系统特征工程中的几个高 …
PPSIG：CTR-GCN 动作识别 - CSDN博客
在这项工作中，我们提出了一种新的Channel-wise Topology Refinement Graph Convolution (CTR-GC)来动态学习不同的拓扑，并有效地聚合不同通道中的联合特征，用于基于骨架的动作 …
FinalGNN: A dual feature graph enhanced model for CTR prediction
2025年2月28日 · Subsequently, we introduce FinalGNN, a novel dual feature graph enhanced GNNs-based model tailored for CTR prediction. FinalGNN is equipped with the capability to …
Causality-based CTR Prediction using Graph Neural Networks
2023年1月30日 · This paper is dedicated to developing a causality-based CTR prediction model in the GNNs framework (Causal-GNN) integrating representations of feature graph, user graph …
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