基于可微分精准率和召回率的CTR预测优化方法

本申请提供一种基于可微分精准率和召回率的CTR预测优化方法，包括步骤：构建CTR预测模型，将训练数据和训练特征输入到模型中；在模型的输出层之后，计算预测值与阈值之间的差异，根据差异，计算可微分的精准率和召回率；将可微分的精准率和召回率集成到模型的损失函数中，并通过优化算法最小化损失函数，得到训练好的CTR预测模型等。使得方案具备高计算效率和可微分性，能够直接集成到梯度优化算法中。通过消除对阈值、条件判断和排序操作的依赖，本申请能够处理大规模不平衡数据，显著提升CTR预测模型的性能和训练效率。同时在推荐系统领域具有广泛的应用前景，能够有效提升模型的预测能力和商业价值。