Buchumschlag

RAT: Retrieval-Augmented Transformer for Click-Through Rate Prediction

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Li, Yushen, Wang, Jinpeng, Dai, Tao, Zhu, Jieming, Yuan, Jun, Zhang, Rui, Xia, Shu-Tao
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Information Retrieval Artificial Intelligence Machine Learning Social and Information Networks
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

FEDIN: Frequency-Enhanced Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction
von: Dai, Zenan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Open Benchmarking for Click-Through Rate Prediction
von: Zhu, Jieming, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Retrieval-Oriented Knowledge for Click-Through Rate Prediction
von: Liu, Huanshuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Addressing Cold-start Problem in Click-Through Rate Prediction via Supervised Diffusion Modeling
von: Zhu, Wenqiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GACE: Learning Graph-Based Cross-Page Ads Embedding For Click-Through Rate Prediction
von: Wang, Haowen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

InterFormer: Effective Heterogeneous Interaction Learning for Click-Through Rate Prediction
von: Zeng, Zhichen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Generative Long-term User Interest Modeling for Click-Through Rate Prediction
von: Shao, Jiangli, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Click-Through Rate Prediction Method Based on Cross-Importance of Multi-Order Features
von: Wang, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improved Adaboost Algorithm for Web Advertisement Click Prediction Based on Long Short-Term Memory Networks
von: Yu, Qixuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Multi-Branch Cooperation for Enhanced Click-Through Rate Prediction at Taobao
von: Chen, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Selective Test-Time Compute Scaling for Click-Through Rate Prediction via Uncertainty-Triggered Feature Path Exploration
von: Zhang, Moyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A New Creative Generation Pipeline for Click-Through Rate with Stable Diffusion Model
von: Yang, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FedUD: Exploiting Unaligned Data for Cross-Platform Federated Click-Through Rate Prediction
von: Ouyang, Wentao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

GRAB: An LLM-Inspired Sequence-First Click-Through Rate Prediction Modeling Paradigm
von: Chen, Shaopeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Recall-Augmented Ranking: Enhancing Click-Through Rate Prediction Accuracy with Cross-Stage Data
von: Huang, Junjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Distribution-Aware End-to-End Embedding for Streaming Numerical Features in Click-Through Rate Prediction
von: Liu, Jiahao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

NeSHFS: Neighborhood Search with Heuristic-based Feature Selection for Click-Through Rate Prediction
von: Aksu, Dogukan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PHPQ: Pyramid Hybrid Pooling Quantization for Efficient Fine-Grained Image Retrieval
von: Zeng, Ziyun, et al.
Veröffentlicht: (2021)

A Comparative Study on Enhancing Prediction in Social Network Advertisement through Data Augmentation
von: Yang, Qikai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Revisiting Feature Interactions from the Perspective of Quadratic Neural Networks for Click-through Rate Prediction
von: Li, Honghao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FCN: Fusing Exponential and Linear Cross Network for Click-Through Rate Prediction
von: Li, Honghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

GMMFormer: Gaussian-Mixture-Model Based Transformer for Efficient Partially Relevant Video Retrieval
von: Wang, Yuting, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Fusion Matters: Learning Fusion in Deep Click-through Rate Prediction Models
von: Zhang, Kexin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PPM : A Pre-trained Plug-in Model for Click-through Rate Prediction
von: Gao, Yuanbo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multi-Epoch learning with Data Augmentation for Deep Click-Through Rate Prediction
von: Fan, Zhongxiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Diffusion-based Multi-modal Synergy Interest Network for Click-through Rate Prediction
von: Cui, Xiaoxi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MG$^2$-RAG: Multi-Granularity Graph for Multimodal Retrieval-Augmented Generation
von: Dai, Sijun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Adaptive Low-Precision Training for Embeddings in Click-Through Rate Prediction
von: Li, Shiwei, et al.
Veröffentlicht: (2022)

KuaiFormer: Transformer-Based Retrieval at Kuaishou
von: Liu, Chi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Weakly Supervised Deep Hyperspherical Quantization for Image Retrieval
von: Wang, Jinpeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Scalable Inter-edge Correlation Modeling in CopulaGNN for Link Sign Prediction
von: Sung, Jinkyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

RAG4Outcome: A Retrieval-Augmented Multimodal Framework for Prognostic Prediction in Chronic Osteomyelitis
von: Shi, Daqian, et al.
Veröffentlicht: (2026)

CausalMob: Causal Human Mobility Prediction with LLMs-derived Human Intentions toward Public Events
von: Yang, Xiaojie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

InstructRAG: Leveraging Retrieval-Augmented Generation on Instruction Graphs for LLM-Based Task Planning
von: Wang, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Contrastive Learning Augmented Social Recommendations
von: Wang, Lin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Chi-Square Wavelet Graph Neural Networks for Heterogeneous Graph Anomaly Detection
von: Li, Xiping, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Mutual Learning for Finetuning Click-Through Rate Prediction Models
von: Yilmaz, Ibrahim Can, et al.
Veröffentlicht: (2024)

HybGRAG: Hybrid Retrieval-Augmented Generation on Textual and Relational Knowledge Bases
von: Lee, Meng-Chieh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

COINS: SemantiC Ids Enhanced COLd Item RepresentatioN for Click-through Rate Prediction in E-commerce Search
von: Zhao, Qihang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LLM-Augmented Retrieval: Enhancing Retrieval Models Through Language Models and Doc-Level Embedding
von: Wu, Mingrui, et al.
Veröffentlicht: (2024)