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互联网大数据具有典型的高维、高阶,以及非线性特征,现有点击率数据预测方法往往难以有效处理数据特征的复杂耦合、以及稀疏与类别的不均衡问题,为解决上述问题,提出了一种高阶深度分解机预测方法。在高阶分解机设计中,考虑到点击率的二分类特性,采用函数把输入数据映射至输出结果的二值类上,并利用损失函数求偏导对模型变量进行梯度更新。为了优化模型的复杂度及其多阶性能,对映射二次项采取转换,并推广至三阶映射模型。最后,设计了单层与多层构成的深度网络,根据的对称性与偏置训练样本集,利用弥补的无监督学习。并在梯度计算时引