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电商点击率预测中的时序数据建模方法

引言

电商平台的用户点击行为具有复杂的非线性特征，在大数据背景下，利用概率模型对用户点击率进行准确预测成为提升电商平台运营效率、优化推荐算法、增强用户体验的关键技术。通过概率建模，能够从用户的点击数据中挖掘出潜在的规律，进而为电商平台的广告投放、商品推荐等决策提供科学依据。

电商平台的数据是动态更新的，传统的离线训练模式可能无法及时反映用户的最新行为。因此，如何实现实时在线学习和预测，将是未来研究的重点。概率注意力机制在实时预测中具有天然优势，可以通过增量更新和在线学习的方式，使得模型能够不断适应用户行为的变