• 深度推荐系统

深度推荐系统

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当机器学习遇到推荐系统，悉尼科技大学Liang Hu博士最新分享

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京东公布基于计算机视觉的电商推荐技术！

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AI研究新利器Etymo，妈妈再也不用担心我找不到论文！

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阿里-搜索团队智能内容生成实践

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基于“翻译”的推荐系统方案，加州大学圣地亚哥分校最新工作

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DKN:基于深度知识感知的新闻推荐网络

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阿里盖坤：解读阿里深度学习实践，CTR 预估、MLR 模型、兴趣分布网络等

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TransNets: Learning to Transform for Recommendation

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阿里妈妈资深技术专家刘凯鹏解读基于深度学习的智能搜索营销

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深度学习在CTR预估中的应用

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浅谈CTR预估模型发展史

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深度学习如何应用在广告、推荐及搜索业务？

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基于深度学习的评论文本表示论文引介

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跨域社交推荐：如何透过用户社交信息“猜你喜欢”？

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阿里妈妈公开全新CVR预估模型

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深度协同过滤：用神经网络取代内积建模

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推荐系统技术演进趋势：从召回到排序再到重排

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微信看一看Embedding

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深度学习在花椒直播中的应用——推荐系统冷启动算法

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智能推荐算法在花椒直播中的应用

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如何刻画用户的多样兴趣——MIND network阅读笔记

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DeepMatch：用于推荐&广告的深度召回匹配算法库

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对话推荐系统综述论文

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多值类别特征加入CTR预估模型的方法汇总

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稠密特征加入CTR预估模型有哪些方法？

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推荐系统中的深度匹配模型

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谈谈推荐系统中的用户行为序列建模最新进展

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基于多任务学习和负反馈的深度召回模型

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FGCNN：使用CNN进行特征生成的CTR预测模型

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点积 vs. MLP：推荐模型到底用哪个更好？

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腾讯&微博 GateNet: 使用门机制提升点击率预估效果

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2018年kdd阿里召回系统tdm读后感

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DMR：阿里深度召回排序模型

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充分利用显式&隐式反馈的深度网络

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DIEN: 阿里点击率预估之深度兴趣进化网络

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Youtube推荐中的深度神经网络应用

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推荐系统之多目标优化小结

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深度学习推荐系统中各类流行的Embedding方法（上）

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深度学习推荐系统中各类流行的Embedding方法（下）

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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

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推荐系统中稀疏特征Embedding的优化表示方法

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推荐系统总结之深度召回模型（上）

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未来感知的多样化趋势推荐框架

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深度CTR预估模型中的特征自动组合机制演化简史

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基于LSTM模型的广告库存预估算法

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汽车之家推荐系统排序算法迭代之路

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加州大学-Liwei Wu博士论文：协同过滤与排序进展，150页pdf

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阿里又出排序新模型，还被国际顶会认可了

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智能推荐算法在直播场景中的应用

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最新边信息推荐系统综述

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飞猪的“猜你喜欢”如何排序？

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深入理解推荐系统：梳理YouTube推荐算法

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深入理解推荐系统：推荐系统中的attention机制

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谷歌最新双塔DNN召回模型——应用于YouTube大规模视频推荐场景

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阿里DMR:融合Match中协同过滤思想的深度排序模型

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腾讯QQ看点团队：用迁移学习架构解决短视频冷启推荐问题

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TensorFlow Ranking框架在海外推荐业务中的实践与应用

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阿里提出联合预估算法JUMP：点击率和停留时长预测效果最优

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淘宝用强化学习优化商品搜索后，总收入能提高2%

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IJCAI 2018国际广告算法大赛迁移学习夺冠，中国包揽冠亚季军

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腾讯视频是如何给你高效精准推送的

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YouTube推荐系统算法梳理

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搜索模型核心技术公开，淘宝如何做用户建模？

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推荐系统领域有啥巧妙的idea？

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推荐系统中如何做多目标优化

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推荐系统中的机器学习算法与评估实战

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阿里推出DeepInsight平台：可视化理解深度神经网络CTR预估模型

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SIGIR 2018最佳论文：深入分析流行度在推荐系统中的作用

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基于改进注意力循环控制门，品牌个性化排序升级系统来了

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一文搞懂阿里Deep Interest Network

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推荐系统特征构建新进展：极深因子分解机模型

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机器如何“猜你喜欢”？深度学习模型在1688的应用实践

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36页最新《深度学习在推荐系统上的应用》综述论文，209篇参考论文

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CTR学习笔记&代码实现1-深度学习的前奏LR->FFM

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关于序列推荐的全面调研与总结

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从Wide and Deep、DeepFM到DLRM，现代的推荐系统算法研究

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用统一框架理解向量化召回

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曾今的CTR竞赛王者NFM

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十大序列化推荐算法梳理

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推荐系统之协同过滤的前世今生

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谷歌开源下一代推荐系统模拟器-RecSim NG