基于交叉注意力的点击率预测模型

来源：计算机工程与应用杂志2025年第7期北京时间：

作者：何李杰, 高茂庭

单位：上海海事大学 信息工程学院，上海 201306

摘要：有效特征的挖掘是点击率预测的关键，针对点击率预测模型对局部组合特征与全局特征间的信息交流考虑不充分，对组合特征的重要度表达不准确的问题，提出一种基于交叉注意力的点击率预测模型（CANN），通过交叉注意力机制突出组合特征与全局特征间的联系和交流，以充分挖掘有效特征。通过全局平均池化分别得到每个特征的特征值并拼接成全局特征；采用轴加权融合的方式来捕获组合特征；通过交叉注意力机制实现全局特征与组合特征交叉，得到组合特征的权重来表达其重要性，并将加权的组合特征融合到全局特征，以提高信息交流；通过多层感知机学习，得到点击率预测值。在两个公开和真实的数据集上的实验结果验证了该模型的有效性。

关键词：点击率预测,交叉注意力,特征交互,神经网络