引言

点击率预估是互联网广告和推荐系统中的核心问题，准确的CTR预测能够直接提升广告收益和用户体验。传统基于特征工程的模型存在数据稀疏和特征交互有限的问题。近年来，知识图谱与深度学习方法在推荐领域逐渐应用，为用户行为建模提供了新的思路。本文以多任务学习为基础，提出结合自注意力机制与知识图谱的CTR预估模型，旨在挖掘用户兴趣的多维关联特征，同时提高模型的泛化能力和预测准确性。研究通过实证分析验证模型的有效性，并为推荐系统设计提供理论参考。

一、模型框架设计与理论分析

（一）嵌入层

嵌入层主要用于将离散特征映射到连续向量空间，从而捕捉特征之间的隐含语义关系。假设用户特征为u，物品特征为v，则通过嵌入矩阵将其映射为连续向量：

嵌入层能够有效缓解稀疏性问题，为后续模块提供高维、稠密且可训练的向量表示。在实际训练中，可通过梯度下降优化嵌入参数，同时采用正则化技术避免过拟合。此外，嵌入层输出可以与位置编码或其他上下文特征融合，以增强序列信息的捕获能力。

（二）知识图谱增强表征模块

知识图谱增强模块通过引入实体关系信息，将用户和物品特征进行语义扩展。设知识图谱为G=(E,R)，其中E为实体集合，R为关系集合，实体嵌入h_i可通过图卷积网络(GCN)更新：

该模块能够将邻居节点信息整合到实体表示中，使模型捕捉到物品之间隐含的语义关系。知识图谱增强后的表示hi与嵌入层输出ei拼接，用于下游兴趣提取模块，实现信息的多层次融合，提高CTR预测精度。

（三）自注意力用户兴趣提取模块

自注意力机制用于动态建模用户兴趣序列，能够捕捉长程依赖关系。设用户历史行为序列为，通过自注意力计算注意力权重a_ij：

输出为加权和：

此模块能够根据用户行为序列动态分配权重，重点关注与当前预测目标相关的行为，提取高价值兴趣特征。通过多头机制，模型可捕捉多维兴趣模式，提高个性化推荐的准确性与泛化能力。

（四）多任务学习输出模块

多任务学习模块通过联合优化多个预测任务，提高模型泛化能力。设主任务为点击率预测y_c，辅助任务为转化率预测y_t，则联合损失函数为：

该模块通过共享底层特征提取网络，同时保留任务专属层，实现任务间的知识迁移与信息增强。多任务优化不仅提高了主任务预测精度，还能减少过拟合风险，为实际推荐系统部署提供稳健性和可扩展性。

二、知识图谱与多任务学习应用策略

（一）知识图谱构建与嵌入策略

构建知识图谱是增强推荐系统语义解读能力的关键步骤，在实际运用里，需先从用户行为日志、商品信息和外部知识库提取实体与关系，打造由节点和边组成的网络体系，搭建图谱期间，要保证实体精准、关系多样，让图谱能充分体现用户喜好与物品特性。就嵌入策略而言，把知识图谱节点映射至连续向量空间，达成语义信息的可计算式呈现，嵌入向量将节点自身特征，又融入了周边节点的关系数据，提升模型对稀疏数据的适应能力，在推荐系统里，可将知识图谱嵌入与用户过往行为特征相融合，达成个性化且具上下文感知的特征强化，合理的构建与嵌入举措能给后续自注意力兴趣抓取和多任务学习提供可靠语义支撑。

（二）模型训练与优化策略

多任务CTR预测模型的稳定性和性能保障，关键在于模型训练及优化策略，利用划分训练、验证与测试数据集，保证模型在不同数据分布状态下具备泛化能力，训练时需运用梯度下降算法及其衍生算法，对嵌入层、注意力模块与任务专属层实施联合优化处理。面对多任务学习情况，可设置加权损失函数对主任务和辅助任务的重要性进行动态均衡，避免任务之间出现干扰或偏差，优化手段涵盖正则化处理、过拟合预防与提前终止机制，借助调控模型复杂度与训练轮数以增强模型的稳定性，可采用学习率调整、自适应优化手段等，加快收敛进程且增强预测精准度。

（三）负样本采样与处理策略

在CTR预测工作里，正负样本比例呈现严重失衡属于普遍现象，负样本采样策略通过从海量未产生点击的行为中选取具有代表性的样本，既能够削减计算复杂程度，还可提升模型训练效能，常规手段涵盖随机抽样、依据物品流行度的加权抽样以及动态负样本生成办法。针对处理办法，能够借助正负样本权重的调配来修正损失函数，让模型聚焦于少数正样本，避免负样本数量过多而造成梯度稀疏的情况，有效的负样本策略不仅促使模型更快收敛，提高模型对不同用户兴趣模式的鉴别能力，为实际推荐系统给出更精确的点击率预估。

（四）线上部署与服务策略

线上部署和服务策略关乎模型在实际推荐系统里的可用程度与响应效率，为降低计算和存储成本，部署模型前，要对其做压缩和加速处理，像量化、剪枝和知识蒸馏等，从而削减计算与存储开销，要搭建具备高并发与低延迟特性的推荐服务架构，保障实时请求可迅速给出预测结果。融合线上A/B测试与日志监测，对模型成效展开持续评测与动态调整，策略应纳入模型版本的管理控制、异常状况的处理以及用户隐私的防护，保障系统具备稳定、可扩展和安全的特性，完备的部署及服务策略可确保多任务CTR模型于实际应用里实现最大效能，为用户给予定制化推荐与优良体验。

结语

本文提出的融合自注意力机制与知识图谱的多任务点击率预估模型，通过多层次特征建模与用户兴趣提取，实现了CTR预测性能的显著提升。实验结果显示，模型在准确率和召回率上均优于传统方法，证明了知识图谱对语义增强的作用及自注意力机制对用户兴趣动态捕捉的有效性。研究建议在广告推荐和个性化推荐系统中推广应用，并可进一步结合实时用户行为数据进行模型优化，以提升推荐效果和系统响应效率。

参考文献

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[3]程楠楠,彭吉琼,吴璇.融合知识图谱与注意力机制的产学合作推荐研究[J].信息技术与信息化,2024,(02):62-66.

作者简介：韩倩雯(1997—)，性别女，籍贯：辽宁省本溪市，民族：满族，学历：研究生，职称：助教，研究方向：推荐系统

本文系辽宁省教育厅基本科研项目，项目名称：基于注意力机制的推荐系统中点击率预测技术研究，项目编号：JYTMS20230982