随着互联网技术的不断发展，电商平台的广告投放日益成为商家获取用户和推动销售的重要手段。广告点击率（CTR）预测作为广告效果评估的关键指标，其准确性直接影响广告投放的效率和效果。本文聚焦深度生成对抗网络（GANs）在电商广告点击率预测中的应用，旨在通过GANs的数据增强能力，提升CTR预测模型的性能。
深度生成对抗网络（GANs）自提出以来，在图像生成、视频合成、数据增强等领域展现出了强大的潜力。在电商广告场景中，由于用户行为数据的稀疏性和多样性，传统的CTR预测模型往往难以充分挖掘数据中的潜在信息。因此，本文将探索GANs如何有效地应用于电商广告数据的增强，从而改进CTR预测模型。
GANs由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两部分组成，两者通过相互对抗的方式不断优化。生成器负责生成接近真实数据分布的样本，而判别器则试图区分真实数据与生成数据。通过交替训练，GANs能够学习到数据的潜在分布，并生成高质量的新数据。
在电商广告场景下，用户行为数据往往具有高度的稀疏性和不平衡性。GANs可以通过生成逼真的用户行为数据，来丰富训练样本，提高模型的泛化能力。具体来说，可以利用GANs生成具有不同特征组合的广告点击数据，从而增强模型的鲁棒性。
除了数据增强外，GANs还可以作为正则化手段，用于优化CTR预测模型。通过将GANs的判别器与CTR预测模型结合，可以使得预测模型在保持对真实数据分布拟合的同时，减少过拟合的风险。
为了验证GANs在电商广告点击率预测中的有效性，设计了以下实验：
实验结果显示，使用GANs进行数据增强的CTR预测模型，在AUC、准确率等指标上均优于基线模型，验证了GANs在电商广告点击率预测中的有效性。
以下是一个简化的GANs实现示例，用于生成用户行为数据：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义生成器
class Generator(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, output_dim):
super(Generator, self).__init__()
self.model = nn.Sequential(
nn.Linear(input_dim, 128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, output_dim),
nn.Sigmoid()
)
def forward(self, x):
return self.model(x)
# 定义判别器
class Discriminator(nn.Module):
def __init__(self, input_dim):
super(Discriminator, self).__init__()
self.model = nn.Sequential(
nn.Linear(input_dim, 128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, 1),
nn.Sigmoid()
)
def forward(self, x):
return self.model(x)
# 初始化模型和优化器
G = Generator(input_dim=100, output_dim=20) # 假设用户行为数据有20个特征
D = Discriminator(input_dim=20)
criterion = nn.BCELoss()
optimizer_G = optim.Adam(G.parameters(), lr=0.0002)
optimizer_D = optim.Adam(D.parameters(), lr=0.0002)
# 训练循环（简化版）
for epoch in range(1000):
# 训练判别器
real_data = ... # 加载真实数据
real_labels = torch.ones(real_data.size(0), 1)
fake_data = G(torch.randn(real_data.size(0), 100))
fake_labels = torch.zeros(fake_data.size(0), 1)
D_real_loss = criterion(D(real_data), real_labels)
D_fake_loss = criterion(D(fake_data), fake_labels)
D_loss = D_real_loss + D_fake_loss
optimizer_D.zero_grad()
D_loss.backward()
optimizer_D.step()
# 训练生成器
fake_data = G(torch.randn(real_data.size(0), 100))
G_loss = criterion(D(fake_data), real_labels)
optimizer_G.zero_grad()
G_loss.backward()
optimizer_G.step()
本文通过理论分析和实验验证，证明了深度生成对抗网络（GANs）在电商广告点击率预测中的有效性。通过GANs进行数据增强和模型优化，可以显著提升CTR预测模型的性能，为电商平台的广告投放提供更加精准的决策支持。