Contents 본 연구에서는 Self-supervised Learning을 적용한 Model-agnostic 기법인 CL4CTR 기법을 제안한다. CL4CTR 기법은 Contrastive Loss, Feature Alignment, Field Uniformity로 구성되어 있다. Introduction CTR Prediction Task는 제품이 클릭될 확률을 계산하는 Task로 널리 사용되는 Task 중 하나이다. 기존 CTR Prediction의 경우 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 1) Traditional Methods (such as Logistic Regression, Factorization Model), 2) Deep-learning Based Methods (such as xDeepFM..
