• 推荐系统的工程细节
• 推荐系统进阶

推荐系统的工程细节

https://mp.weixin.qq.com/s/UyMDskA0eGN-NmiifwQF6Q

美团本地生活场景的短视频分析

https://mp.weixin.qq.com/s/dr6gxJCDBM1Lk_tAOdi9-Q

推荐系统解构

https://zhuanlan.zhihu.com/p/103129589

推荐系统之标签体系

https://mp.weixin.qq.com/s/cBZ_XC1dSdp540-Hr1izuw

爱奇艺效果广告的个性化探索与实践

https://mp.weixin.qq.com/s/5QENu3LAhwjEQ7cp6y68gg

深入互联网广告中的出价模式

https://mp.weixin.qq.com/s/KTESiQVdgDkRwpHzNb_oww

深入互联网广告中的出价模式（补充篇）

https://mp.weixin.qq.com/s/M_DglkdeBw6Gmj4bO2LjcA

推荐系统产品概述

https://mp.weixin.qq.com/s/7xZDVicjq-8C3qJIZGarmg

推荐系统架构与算法流程详解

https://mp.weixin.qq.com/s/DZZ_BCiNw0EZg7V0KvhXVw

知乎搜索排序模型的演进

https://mp.weixin.qq.com/s/mFWhv6ykGFc6g40GGuzYOQ

推荐系统中模型训练及使用流程的标准化

https://zhuanlan.zhihu.com/p/139240761

如何评价一个推荐系统的好坏？

https://mp.weixin.qq.com/s/Lwnl5W2ZS3CjxrA46yMwyw

线上线下效果一致性杂谈

https://mp.weixin.qq.com/s/iHDGIHHlH2TqNL6iIEGVPg

流量为王：收益最大化的混排机制

https://mp.weixin.qq.com/s/LZlskUK4dmOd5fLTZIATnQ

如何提升链路目标一致性？爱奇艺短视频推荐之粗排模型优化历程

https://mp.weixin.qq.com/s/Jfuc6x-Qt0rya5dbCR2uCA

腾讯音乐：全民K歌推荐系统架构及粗排设计

https://mp.weixin.qq.com/s/tV3HfWZrrnyJEPV0R0QykA

模型化召回在陌陌社交推荐的应用和探索

https://mp.weixin.qq.com/s/V67YXV69dlmc2ke2WgPewQ

玩儿转oCPC

https://mp.weixin.qq.com/s/ZsekCl1uOqKxUOOk0otk_Q

搜索推荐广告排序之用户行为序列建模

https://mp.weixin.qq.com/s/TVCgH_B_d5T0hWuXfgnRQA

阿里粗排技术体系与最新进展

https://mp.weixin.qq.com/s/SRd7Cr16kpa_aUWDNwww_g

淘宝搜索模型核心技术：用户建模篇

https://mp.weixin.qq.com/s/YtQCGWNXDdUQGyF9mYKFHg

莫比乌斯: 百度的下一代query-ad匹配算法

https://mp.weixin.qq.com/s/ZtnaQrVIpVOPJpqMdLWOcw

基于用户的协同过滤来构建推荐系统

https://mp.weixin.qq.com/s/1hc7G4eBSyk-b8Dv4FsYbg

万字长文解读电商搜索——如何让你买得又快又好

https://mp.weixin.qq.com/s/NJDfrGJgIE2KK_t-yJ-C9Q

向量体系(Embedding)在严选的落地实践

https://mp.weixin.qq.com/s/iGC_zJnHxyRBnKR1gH1czg

智能重排序在推荐场景中的应用

https://mp.weixin.qq.com/s/j6FWqkdbOdQk-qAmYNmJqQ

58同镇下沉市场中的推荐技术实践

https://mp.weixin.qq.com/s/WfpSSQNLxua53o_AWsq4Gg

如何设计秒杀场景

https://mp.weixin.qq.com/s/bzKGvD-nU4l1o-_bucvm0Q

微信看一看如何过滤广告文章？

https://mp.weixin.qq.com/s/IQOp0Q8OLD9b6O28TgKodQ

多目标排序在快手短视频推荐中的实践

https://mp.weixin.qq.com/s/JOQdyQDCFStWXdxTckUa5Q

一矢多穿：多目标排序在爱奇艺短视频推荐中的应用

https://mp.weixin.qq.com/s/yctS5TWRCqc_h1Os4u-RBQ

拼接召回在飞猪交通域的实践

https://mp.weixin.qq.com/s/h1V-TyJWbXq-8gSvAnkneQ

多业务建模在美团搜索排序中的实践

推荐系统进阶

https://mp.weixin.qq.com/s/6OMMboBdbLVA-HsEjA3bSA

Ctr预估之Calibration

https://mp.weixin.qq.com/s/WVPgLXN7KZueNbmfTJNhDA

推荐系统的PMF-概率矩阵分解和协同过滤

https://zhuanlan.zhihu.com/p/148951213

Item-CF的几种优化方式

https://mp.weixin.qq.com/s/sDG5xm1JZ8rIEaVXeVQ5cA

主流推荐引擎技术及优缺点分析

https://mp.weixin.qq.com/s/rhk5WHRg6HWHmK7KWD-UYw

常见的召回优化方式

https://mp.weixin.qq.com/s/nUQsFBh2Jyf1fqINNlpmqg

推荐系统Bias与Debias 2020最新综述

https://mp.weixin.qq.com/s/XD6qFpt8FdLTy2PcrLiTIA

推荐算法的”五环之歌”

https://mp.weixin.qq.com/s/6Zs0nM2HOZFBFsC0PUy_0A

推荐系统应该如何保障推荐的多样性？

https://mp.weixin.qq.com/s/4EY8E8LqUsfEGqC3xPSqeg

推荐生态中的bias和debias

https://mp.weixin.qq.com/s/9I6efSutqBcKmAlvozD-rQ

一文看懂基于内容的推荐算法

https://mp.weixin.qq.com/s/1Pkz1xj9N5MX4HDQ-mvP_w

不确定度建模（上）- 贝叶斯推断基础

https://mp.weixin.qq.com/s/ynmubPErKVq2h8GEVFlXwQ

不确定度建模（中）-蒙特卡洛采样

https://mp.weixin.qq.com/s/aZ7OHJBkrjqJbr2fl011_Q

不确定度建模（下）-变分推断及应用

https://mp.weixin.qq.com/s/r4aHwAB108zev5fhWqB-XQ

转化率预估中的贝叶斯平滑

https://mp.weixin.qq.com/s/wk_MGF1F7W2YP0VvM_aY3g

向量召回在躺平APP的实践

https://mp.weixin.qq.com/s/b6tTbug_Xd9OPFy2lA650g

广告模型初探（一）

https://mp.weixin.qq.com/s/5eIxApPG_dNNXssJHMKzeA

广告模型初探（二）

https://mp.weixin.qq.com/s/jTQOPobNPr96GTj0BDQiWQ

广告模型初探（三）

https://mp.weixin.qq.com/s/h6iBeTS992CDRixg2pFl6Q

ItemCF的演进：狭义 VS 广义