AIE: Auction Information Enhanced Framework for CTR Prediction in Online Advertising
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Yang, Yang, Chen, Bo, Zhu, Chenxu, Zhu, Menghui, Dai, Xinyi, Guo, Huifeng, Zhang, Muyu, Dong, Zhenhua, Tang, Ruiming |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
LLM4Tag: Automatic Tagging System for Information Retrieval via Large Language Models
von: Tang, Ruiming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tang, Ruiming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Unified Framework for Multi-Domain CTR Prediction via Large Language Models
von: Fu, Zichuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Fu, Zichuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Helen: Optimizing CTR Prediction Models with Frequency-wise Hessian Eigenvalue Regularization
von: Zhu, Zirui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhu, Zirui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FLIP: Fine-grained Alignment between ID-based Models and Pretrained Language Models for CTR Prediction
von: Wang, Hangyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wang, Hangyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
ClickPrompt: CTR Models are Strong Prompt Generators for Adapting Language Models to CTR Prediction
von: Lin, Jianghao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Lin, Jianghao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
MassTool: A Multi-Task Search-Based Tool Retrieval Framework for Large Language Models
von: Lin, Jianghao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lin, Jianghao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
An Automatic Graph Construction Framework based on Large Language Models for Recommendation
von: Shan, Rong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shan, Rong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Retrieval-Oriented Knowledge for Click-Through Rate Prediction
von: Liu, Huanshuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Huanshuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CELA: Cost-Efficient Language Model Alignment for CTR Prediction
von: Wang, Xingmei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Xingmei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
No One Left Behind: How to Exploit the Incomplete and Skewed Multi-Label Data for Conversion Rate Prediction
von: Jia, Qinglin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jia, Qinglin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Recall-Augmented Ranking: Enhancing Click-Through Rate Prediction Accuracy with Cross-Stage Data
von: Huang, Junjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Huang, Junjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Improved Online Learning Algorithms for CTR Prediction in Ad Auctions
von: Feng, Zhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Feng, Zhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Enhancing CTR Prediction in Recommendation Domain with Search Query Representation
von: Wang, Yuening, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Yuening, et al.
Veröffentlicht: (2024)
TF4CTR: Twin Focus Framework for CTR Prediction via Adaptive Sample Differentiation
von: Li, Honghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Honghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Enhancing CTR Prediction through Sequential Recommendation Pre-training: Introducing the SRP4CTR Framework
von: Han, Ruidong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Han, Ruidong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Collaborative Ensemble Framework for CTR Prediction
von: Liu, Xiaolong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Xiaolong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
LLMTreeRec: Unleashing the Power of Large Language Models for Cold-Start Recommendations
von: Zhang, Wenlin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Wenlin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Universal Framework for Compressing Embeddings in CTR Prediction
von: Wang, Kefan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Kefan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
How Can Recommender Systems Benefit from Large Language Models: A Survey
von: Lin, Jianghao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Lin, Jianghao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Discrete Semantic Tokenization for Deep CTR Prediction
von: Liu, Qijiong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Qijiong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
LLM4Rerank: LLM-based Auto-Reranking Framework for Recommendations
von: Gao, Jingtong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gao, Jingtong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
HAMUR: Hyper Adapter for Multi-Domain Recommendation
von: Li, Xiaopeng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Li, Xiaopeng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
LoopCTR: Unlocking the Loop Scaling Power for Click-Through Rate Prediction
von: Tang, Jiakai, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Tang, Jiakai, et al.
Veröffentlicht: (2026)
NGA: Non-autoregressive Generative Auction with Global Externalities for Advertising Systems
von: Zheng, Zuowu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zheng, Zuowu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
All Roads Lead to Rome: Unveiling the Trajectory of Recommender Systems Across the LLM Era
von: Chen, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Enhancing CTR Prediction with De-correlated Expert Networks
von: Wang, Jiancheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Jiancheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Exploring Scaling Laws of CTR Model for Online Performance Improvement
von: Lai, Weijiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lai, Weijiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adversarial Alignment and Disentanglement for Cross-Domain CTR Prediction with Domain-Encompassing Features
von: He, Junyou, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: He, Junyou, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Embedding Compression in Recommender Systems: A Survey
von: Li, Shiwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Shiwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
MLoRA: Multi-Domain Low-Rank Adaptive Network for CTR Prediction
von: Yang, Zhiming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Zhiming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Bidding-Aware Retrieval for Multi-Stage Consistency in Online Advertising
von: Liu, Bin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Bin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Modular Representation Compression: Adapting LLMs for Efficient and Effective Recommendations
von: Xi, Yunjia, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Xi, Yunjia, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Full-Stack Optimized Large Language Models for Lifelong Sequential Behavior Comprehension in Recommendation
von: Shan, Rong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shan, Rong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Efficiency Unleashed: Inference Acceleration for LLM-based Recommender Systems with Speculative Decoding
von: Xi, Yunjia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xi, Yunjia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
LLM4MSR: An LLM-Enhanced Paradigm for Multi-Scenario Recommendation
von: Wang, Yuhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Yuhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Generative Representational Learning of Foundation Models for Recommendation
von: Zhou, Zheli, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhou, Zheli, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adaptive Low-Precision Training for Embeddings in Click-Through Rate Prediction
von: Li, Shiwei, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Li, Shiwei, et al.
Veröffentlicht: (2022)
CTR-Driven Ad Text Generation via Online Feedback Preference Optimization
von: Chen, Yanda, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Yanda, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FuXi-β: Towards a Lightweight and Fast Large-Scale Generative Recommendation Model
von: Ye, Yufei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ye, Yufei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Lifelong Personalized Low-Rank Adaptation of Large Language Models for Recommendation
von: Zhu, Jiachen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhu, Jiachen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
LLM4Tag: Automatic Tagging System for Information Retrieval via Large Language Models
von: Tang, Ruiming, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
A Unified Framework for Multi-Domain CTR Prediction via Large Language Models
von: Fu, Zichuan, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Helen: Optimizing CTR Prediction Models with Frequency-wise Hessian Eigenvalue Regularization
von: Zhu, Zirui, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
FLIP: Fine-grained Alignment between ID-based Models and Pretrained Language Models for CTR Prediction
von: Wang, Hangyu, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
ClickPrompt: CTR Models are Strong Prompt Generators for Adapting Language Models to CTR Prediction
von: Lin, Jianghao, et al.
Veröffentlicht: (2023)