精准排序CTR预测
一种面向CTR预测的深度AUC最大化算法，通过rank gap敏感加权与线性复杂度重构，显著减少排序错误并提升AUC。
罗芳媛 · Yankai, Chen · 邬俊 · 李浥东
Pattern Recognition 2025
用sigmoid函数松弛Heaviside函数，使AUC目标可微，可直接用梯度下降优化。
在梯度估计中加入rank gap敏感权重，为排序间隔大的样本对赋予更大重要性。
通过重构，计算复杂度从二次降低到线性，便于高效部署。
RgsAUC可应用于多种经典DNN模型，作者在五个经典模型上实现。