促销活动在电子商务平台上变得更加重要和普遍,以吸引客户和提升销售。但是,推荐系统中的点击率(CTR)预测方法无法处理此类情况,因为:1)他们无法概括为服务,因为在线数据分布是不确定的,因为可能正在推出的促销潜在的促销; 2)在不够重视方案信号的情况下,它们无法学习在每个场景中共存的不同特征表示模式。在这项工作中,我们提出了方案自适应混合的专家(相同),这是一个简单而有效的模型,用于促销和正常情况。从技术上讲,它通过采用多个专家来学习专家来遵循专家混合的想法,这些特征表示通过注意机制通过特征门控网络(FGN)进行调制。为了获得高质量的表示,我们设计了一个堆叠的并行关注单元(SPAU),以帮助每个专家更好地处理用户行为序列。为了解决分布不确定性,从时间序列预测的角度精确地设计了一组场景信号,并馈入FGN,其输出与来自每个专家的特征表示连接,以学会注意。因此,特征表示的混合是自适应的场景和用于最终的CTR预测。通过这种方式,每个专家都可以学习鉴别的表示模式。据我们所知,这是第一次推广感知CTR预测的研究。实验结果对现实世界数据集验证了同一的优势。在线A / B测试也表现出同样的促销期间在CTR上的显着增益和5.94%的IPV,分别在正常日内为3.93%和6.57%。
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