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浅梦学习笔记 公众号文章汇总
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<html> <table style="margin-left: 20px; margin-right: auto;"> <tr> <td> 公众号:<b>浅梦学习笔记</b><br><br> <a href="https://github.com/shenweichen"> <img align="center" src="./code.png" /> </a> </td> <td> 微信:<b>deepctrbot</b><br><br> <a href="https://github.com/shenweichen"> <img align="center" src="./deepctrbot.png" /> </a> </td> <td> <ul> 相关项目: <li><a href="https://github.com/shenweichen/DeepCTR">DeepCTR</a></li> <li><a href="https://github.com/shenweichen/DeepMatch">DeepMatch</a></li> <li><a href="https://github.com/shenweichen/DeepCTR-Torch">DeepCTR-Torch</a></li> <li><a href="https://github.com/shenweichen/GraphEmbedding">GraphEmbedding</a></li> </ul> </td> </tr> </table> </html>排序&CXR预估
- 京东推荐算法精排技术实践
- 贝壳CVR转化率预估模型实践
- 强化学习在京东广告序列推荐中的应用
- QQ音乐排序模型优化
- 重排序在快手短视频推荐系统中的演进
- 张俊林:推荐系统排序环节特征 Embedding 建模
- 美团搜索排序实践
- KDD 2022 | 快手提出基于因果消偏的观看时长预估模型D2Q,解决短视频推荐视频时长bias难题
- 从顶会论文看2022年推荐系统序列建模的趋势
- 揭秘京东广告精排百分位AUC提升技术方案
- [美团]基于强化学习的信息流广告分配方法CrossDQN
- [阿里]对抗过滤建模用户长期行为序列
- 快手牛亚男:基于多Domain多任务学习框架和Transformer,搭建快手精排模型
- 阿里飞猪个性化搜索排序探索实践
- 京东推荐算法精排技术实践
- 深度粗排模型的GMV优化实践:基于全空间-子空间联合建模的蒸馏校准模型
- 多目标推荐场景下的深度学习实践
- 主流推荐与垂类推荐技术的发展与延伸
- 知乎搜索排序模型的演进
- 网易云音乐推荐中的用户行为序列深度建模
- 全新的深度模型在推荐系统中的应用
- 阿里新一代Rank技术
- 广义多目标算法探索实践
- CSCNN:新一代京东电商广告排序模型
- 多目标排序在58同城房源推荐中的实践探索
- 深度时空网络、记忆网络与特征表达学习在 CTR 预估中的应用
- Attention机制在深度学习推荐算法中的应用
- 阿里1688直播推荐算法实践
- CTR预估在动态样式建模和特征表达学习方面的进展
- [SIGIR2021] StackRec框架:加速训练100层序列推荐模型
- 腾讯音乐:全民K歌推荐系统架构及粗排设计
- 京东搜索在线学习探索实践
- 阿里 at SIGIR’2021 | 粗排模型如何进行性能与效率的权衡
- 多目标排序在快手短视频推荐中的实践
- 深度学习在省钱快报推荐排序中的应用与实践
- 深度学习多目标优化的多个loss应该如何权衡
- IJCAI2020 | 双重样本感知的因子分解机(附代码)
- 深度排序模型在淘宝直播的演进与应用
- 阿里粗排技术体系与最新进展
- TensorFlow Estimator 模型从训练到部署
- 多任务学习在推荐算法中的应用
- 浅谈Learning to Rank中的RankNet和LambdaRank算法
- 线上线下效果一致性杂谈
- 多目标推荐场景下的深度学习实践
- 推荐系统中模型训练及使用流程的标准化
- 增量学习在CTR模型训练中的实践
- 深度学习技术在美图个性化推荐的应用实践
- UC 信息流推荐模型在多目标和模型优化方面的进展
- 序列检索系统在淘宝首页信息流重排中的实践(文末下载重排经典论文合集)
- 大幅提升训练性能,字节提出新型分布式DNN训练架构
- 腾讯FAT | 未来感知的多样化趋势推荐框架
- 推荐系统rerank模型梳理&论文推荐
- DCN-M:Google提出改进版DCN,用于大规模排序系统的特征交叉学习(附代码)
- 分类模型与排序模型在推荐系统中的异同分析
- 推荐系统中的排序学习
- CIKM20 | 阿里MiNet:跨域点击率预估混合兴趣模型
- KDD19 | 微软DeepGBM:使用树蒸馏提升在线预测任务下深度模型效果
- 推荐系统rank模块-Online Learning
- IJCAI19 | 推荐系统论文DSIN:Deep Session Interest Network
- Life-long兴趣建模视角CTR预估模型:Search-based Interest Model
- Ctr 预估之 Calibration
- AAAI20 | 阿里DMR:融合Match中协同过滤思想的深度排序模型
- 线下auc涨,线上ctr/cpm跌的原因和解决办法
- 【视频讲解】DeepCTR中的xDeepFM原理和实现
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- 常见CTR论文挑刺
- 万字长文梳理CTR预估模型发展过程与关系图谱
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- AAAI19 | 谷歌SNR: 灵活参数共享的多任务学习网络
- CIKM19 | 如何刻画用户的多样兴趣——阿里MIND阅读笔记
- CIKM19 | Fi-GNN 通过图神经网络建模特征交互作用来进行CTR预测
- WWW18 | TEM:结合GBDT叶节点嵌入的可解释推荐模型
- 教你玩转deepctr的FLEN模型& Kaggle Avazu实验对比
- 浅谈流式模型训练体系
- 【CTR预估】FLEN: 一种时空高效的利用特征场信息缓解梯度耦合的CTR预测模型
- 【CTR预估】CTR模型如何加入稠密连续型和序列型特征?
- 【CTR预估】你真的需要 pairwise LTR吗?速览搜索推荐中pointwise和pairwise方法
- Learning to rank基本算法小结
召回匹配
- 图神经网络在快手推荐召回中的应用和挑战
- 深度学习下的京东搜索召回技术
- Embedding技术在商业搜索与推荐场景的实践
- 字节跳动高伟豪:训练目标不一致?损失无法学习?深度召回解难题!
- 多序列融合召回在新用户冷启动上的应用
- 内容推荐场景下多模态语义召回的若干实践
- 淘宝逛逛召回算法实践总结
- 全民K歌内容挖掘与召回
- 阿里深度树匹配召回体系演进
- Hulu在Content Embedding的探索与实践
- "全能选手"召回表征算法实践
- 张俊林:从对比学习视角,重新审视推荐系统的召回粗排模型
- 阿里飞猪个性化推荐:召回篇
- 深度召回在招聘推荐中的挑战和实践
- Embedding技术在房产推荐中的应用
- 模型化召回在陌陌社交推荐的应用和探索
- 第四范式自动化推荐系统:搜索协同过滤中的交互函数
- 阿里深度树匹配召回体系演进
- RALM: 实时 Look-alike算法在微信看一看中的应用
- 推荐场景中召回模型的演化过程
- 360展示广告召回系统的演进
- 字节跳动Deep Retrieval召回模型笔记
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- Faiss - 常见问题总结
- CIKM18 | CFGAN:基于生成对抗网络的协同过滤框架
- 从 Triplet loss 看推荐系统中文章Embedding
- SDM(Sequential Deep Matching Model)的复现之路
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- 搜索推荐中的召回匹配模型综述(一)--传统方法
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用户画像&特征工程
- 王志杰:如何构建好的用户画像?
- 推荐算法中的特征工程
- 网易大数据用户画像实践
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- 美团实时特征平台建设实践
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- ⾼维特征的哈希技巧总结
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精彩讨论&知识沉淀
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