Investigation and analysis of statistical attention mechanisms in click-through-rate prediction: The impact of layer normalization and interaction component integration
Tıklama oranı tahmininde istatistiksel dikkat mekanizmalarının incelenmesi ve analizi: Katman normalleştirmenin ve etkileşim bileşeni entegrasyonunun etkisi
- Tez No: 897359
- Danışmanlar: PROF. DR. PINAR KARAGÖZ, PROF. DR. CEM İYİGÜN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tıklama Oranı (CTR) tahmininin doğru yapılması, çevrimiçi alışveriş ve e-ticaret işletmelerinde kullanıcı deneyimini artırmak ve gelirleri optimize etmek için önemli bir ölçüttür. Bu çalışma, en yaygın ve geleneksel CTR tahmin algoritmalarında farklı hiper-parametre aday setleri altında çeşitli istatistiksel dikkat mekanizmalarının (attention mechanisms)—ortalama dikkat (mean attention), maksimum dikkat (max attention), ortalama-maksimum (mean-max attention), ortalama-standart sapma dikkat (mean-std attention) ve bitwise dikkat (bitwise attention)—uygunluğunu araştırmaktadır. CTR tahmini için en yaygın kullanılan açık kaynaklı veri kümeleri üzerinde kapsamlı deneyler yaparak, bu dikkat mekanizmalarının her alanın düşük boyutlu özellik gömme işleminin bilgi faydasını etkili bir şekilde artırıp artırmadığını ve bunun da tahmin doğruluğunu iyileştirmeye yol açıp açmayacağını inceleyen ampirik bir çalışmadır. Bulgularımız, her bir dikkat mekanizmasının farklı algoritmalar ve veri kümeleri üzerinde benzersiz davrandığını göstermektedir. Bu dikkat mekanizmalarının geleneksel CTR tahmin modellerine uygulanması, ilgili özelliklere ve bunların etkileşimlerine dolaylı olarak odaklanarak tahmin performansında önemli iyileştirmeler gösterebilir. Bu araştırma, çeşitli dikkat mekanizmalarının tanınmış geleneksel CTR tahmin algoritmalarının tahmin yeteneğini nasıl artırabileceğini kapsamlı bir şekilde analiz ederek CTR tahmini alanına katkıda bulunmayı ve daha sofistike ve doğru CTR tahmin sistemlerinin gelecekteki geliştirilmesine yönelik içgörüler sunmayı amaçlamaktadır.
Özet (Çeviri)
The accurate prediction of Click-Through Rate (CTR) is a key metric for enhancing user experience and optimizing revenue in online shopping and e-commerce businesses. This study explores the suitability of various statistical attention mechanisms—mean attention, max attention, mean-max, mean-std attention, and bitwise attention—under different hyper-parameter candidate sets within the most common and conventional CTR prediction algorithms. By conducting extensive experiments across the most commonly used open-source datasets for CTR prediction, this empirical study examines whether these attention mechanisms can effectively boost the informational utility of each field's low-dimensional feature embedding, potentially leading to improved prediction accuracy. Our findings show that each attention mechanism behaves uniquely across different algorithms and datasets. The application of these attention mechanisms to traditional CTR prediction models may demonstrate significant improvements in prediction performance by implicitly focusing on relevant features and their interactions. This research aims to contribute to the field of CTR prediction by providing a comprehensive analysis of how different attention mechanisms can enhance the predictive ability of well-known conventional CTR prediction algorithms and offer insights for the future development of more sophisticated and accurate CTR prediction systems.
Benzer Tezler
- Suça sürüklenen çocuklarda katı duygusuz özellikleri ile sosyal dikkat ve empati arasındaki ilişkinin incelenmesi
Investigation of the relationship between callous-unemotional traits, social attention, and empathy in juvenile delinquents
MÜBERRA KOLAK ÇELİK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
PsikiyatriAtatürk ÜniversitesiÇocuk ve Ergen Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDULLAH BOZKURT
- Glioblastome multiforme beyin tümörlü hastaların kan ve dokuörneklerinde netosis biyobelirteçlerinin araştırılması
Investigation of netosis biomarkers in blood and tissue samples of patients with glioblastome multiforme brain tumor
AYKUT İLİKHAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
NöroşirürjiErciyes ÜniversitesiNöroşirürji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ ŞAHİN
- Sıçanlarda fiziksel stres, psikolojik stres ve depresyonun, nesfatin-1, adrenokortikotropik hormon (ACTH), serotonin ve noradrenalin (NA) düzeylerine etkilerinin araştırılması
Investigation of the effects of physical stress, psychological stress and depression on nesfatin-1, adrenocorticotropic hormone (ACTH), serotonin and noradrenaline (NA) levels in rats
ZUHAL AKMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
FizyolojiVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiFizyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERMİN ALGÜL
- Hava jetlı̇ ı̇plı̇k eğı̇rme sı̇stemı̇nde akrı̇lı̇k ı̇plı̇k üretı̇mı̇ ve örme kumaş performanslarının ı̇ncelenmesı̇
Production of acrylic yarns in air-jet yarn spinning system and investigation of their performances in knitted fabrics
HASAN EGE AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NAZAN OKUR
- Uzamış Yas Bozukluğu'nda üstbilişler, bilişsel dikkat sendromu ve meta-endişenin incelenmesi
An investigation of metacognitions, cognitive attentional syndrome, and meta-worry in Prolonged Grief Disorder
İSLAM KAKUNÇ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
PsikiyatriSağlık Bilimleri ÜniversitesiRuh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM GÜNDOĞMUŞ