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DADNN: Multi-Scene CTR Prediction via Domain-Aware Deep Neural Network

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[DADNN: Multi-Scene CTR Prediction via Domain-Aware Deep Neural Network - 百度学术

该研究提出一种自适应星型拓扑架构的单模型框架... 百度学术](https://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=1j0q0tp0hw080e00m71h0jx0ae377046 "DADNN: Multi-Scene CTR Prediction via Domain-Aware Deep Neural Network - 百度学术")[一个模型能覆盖所有场景下的点击率预测需求？ - 知乎今天我们就来探讨一篇论文《One Model to Serve All: Star Topology Adaptive Recommender for Multi-Domain CTR Prediction》，该论文称 一个模型能覆盖所有场景下的点击率预测需求。传统的推荐系统都是根据不同的业务场景独立开发多个推荐模型，并且这些模型之间缺乏良好的兼容性与协同作用。然而该论文提出了一种基于星型拓扑结构的自适应单模型框架，在多领域数据环境下展现出卓越的泛化能力与高效的推理速度。该框架能够自动识别不同业务领域的独特特征并进行针对性优化，在保证计算效率的同时实现了对各类场景下点击率预测任务的有效支持。

该平台能否提供一个能够覆盖所有点击率模型的解决方案？

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