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OptIDC：面向深度 CTR 预测的最优输入侧维度配置统一框架
Towards a Unified Framework of Optimal Input-Side Dimensional Configuration for Deep CTR Prediction
AI 导读
研究者提出 OptIDC，一个面向深度 CTR 预测的最优输入侧维度配置统一框架，联合学习样本、特征和 embedding 单元级配置。该框架用选择加权 Optimal Transport 对齐粗、细粒度选择，缓解跨层级冲突，并可无缝集成到现有 CTR 模型。在四个真实基准数据集上，OptIDC 的 AUC 持续高于现有输入侧选择方法。
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