浅梦的学习笔记 公众号文章汇总 目录 排序&CXR预估 召回匹配 用户画像&特征工程 精彩讨论&知识沉淀 推荐搜索综合 计算广告 大数据 图算法 NLP&CV 求职面试 公众号：浅梦的学习笔记 微信：deepctrbot 相关项目： DeepCTR DeepMatch DeepCTR-Torch GraphEmbedding 排序&CXR预估 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**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 【视频讲解】DeepCTR中的Deep&Cross Net原理和实现 【视频讲解】DeepCTR中的Wide&Deep原理和实现 【视频讲解】DeepCTR中的DeepFM原理和实现 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 Evolution of CTR prediction models 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 字节跳动Deep Retrieval召回模型笔记 Embedding 技术在民宿推荐中的应用 EMBEDDING 在大厂推荐场景中的工程化实践 KDD18 | 阿里新一代召回系统TDM读后感 再评Airbnb的经典Embedding论文 推荐系统召回层做离线评估的一种姿势 SIGIR20 | 一文综述Learning to Match各种方法对比 推荐系统主流召回方法综述 一文梳理推荐系统的中 EMBEDDING 的应用实践 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 RecSys19 | 谷歌最新双塔DNN召回模型——应用于YouTube大规模视频推荐场景 向量化召回在360信息流广告的实践 DeepMatch ：用于推荐&广告的深度召回匹配算法库 【DeepMatch教程】YoutubeDNN在MovieLen1M数据集上进行向量召回 KDD19 | 算法调研-微信看一看Embedding CIKM18 | Ripple Net:融合知识图谱的推荐模型 跨境电商Etsy如何使用交互行为类型进行可解释推荐 搜索推荐中的召回匹配模型综述(一)--传统方法 搜索推荐中的召回匹配模型综述(二)--基于表示学习的深度学习方法 搜索推荐中的召回匹配模型综述(三)--基于匹配函数学习的深度学习方法 用户画像&特征工程 ⾼维特征的哈希技巧总结 SIGIR20 | 超越用户embedding矩阵：用哈希对大型用户建模 浅谈电商搜索推荐中ID类特征的统一建模：Hema Embedding解读 用户画像必会的行为偏好计算方法 精彩讨论&知识沉淀 学习交流小组精彩内容摘要 No.25 学习交流小组精彩内容摘要 No.24 学习交流小组精彩内容摘要 No.23 学习交流小组精彩内容摘要 No.22 学习交流小组精彩内容摘要 No.21 学习交流小组精彩内容摘要 No.20 学习交流小组精彩内容摘要 No.19 学习交流小组精彩内容摘要 No.18 学习交流小组精彩内容摘要 No.17 学习交流小组精彩内容摘要 No.16 学习交流小组精彩内容摘要 No.15 学习交流小组精彩内容摘要 No.14 学习交流小组精彩内容摘要 No.13 学习交流小组精彩内容摘要(06.12-06.18) 学习交流小组精彩内容摘要(06.09-06.11) 学习交流小组精彩内容摘要(06.05-06.08) 学习交流小组精彩内容摘要(05.31-06.04) 学习交流小组精彩内容摘要(05.25-05.30) 学习交流小组精彩内容摘要(05.21-05.24) 学习交流小组精彩内容摘要(05.18-05.20) 学习交流小组精彩内容摘要(05.14-05.17) 学习交流小组精彩内容摘要(05.08-05.13) 学习交流小组精彩内容摘要(01.21-02.06) 学习交流小组精彩内容摘要(01.13-01.20) 学习交流小组精彩内容摘要(01.04-01.12) 推荐搜索综合 推荐系统：石器与青铜时代 推荐系统衡量：ABtest 框架 低频少样本长验证周期场景下的算法设计 基于行列式点过程的推荐多样性提升算法 推荐系统评价：什么是好的推荐系统 万字长文解读电商搜索——如何让你买得又快又好 工业界推荐系统实用分析技巧 KDD20 | 推荐系统论文一览 搜索广告之自动化创意 KDD CUP 2020之Debiasing赛道方案 (Rush) 推荐系统研究中常用的评价指标 推荐多样性重排算法之MMR 推荐系统技术演进趋势：从召回到排序再到重排 推荐系统的发展与简单回顾 万字长文！推荐系统岗面试经验&学习心得 计算广告 Hulu：视频广告系统中的算法实践 计算广告OCPC算法实践 (二) ocpc智能出价PID控制中不同偏差函数特性对比 计算广告OCPC算法实践(一) 智能出价PID控制中的偏差与响应函数设计 《计算广告》学习笔记 OCPC 广告算法在凤凰新媒体的实践探索 计算广告发展历程——从CPC到oCPX 百度凤巢新一代广告召回系统——“莫比乌斯” 广告出价--如何使用PID控制广告投放成本 PID控制算法原理（抛弃公式，从本质上真正理解PID控制） 广告和推荐排序中消除position bias的方法 oCPC：计算广告出价策略 广告点击率CTR修正-Wilson CTR 大数据 实时数据流计算引擎Flink和Spark剖析 Spark 的一些人生经验 大数据kafka理论实操面试题 Kafka 应用实践与生态集成 Flink 中文社区年度文章合集 图算法 一文直击Graph Embedding图表示学习的原理及应用 【GraphEmbedding】DeepWalk算法原理，实现和应用 【GraphEmbedding】LINE：算法原理，实现和应用 【GraphEmbedding】node2vec：算法原理，实现和应用 【GraphEmbedding】GraRep：基于矩阵分解的图表示学习 【GraphEmbedding】SDNE算法原理，实现和应用 【GraphEmbedding】Struc2Vec算法原理，实现和应用 【GNN】一文读懂图卷积GCN 【GNN】GCN 算法原理，实现和应用 二部图表示学习 | Graph Convolutional Matrix Completion node2vec随机游走优化思路和代码实现 【斯坦福CS224W 图与机器学习(1-2)】：图模型基本介绍 【斯坦福CS224W 图与机器学习 3】：Motifs and Structural Roles KDD19 DGL教程：Recommender System with GNN 社交图谱的标签传播算法 NLP&CV 【论文串讲】从BERT和XLNet到MPNet 预训练模型系列-通用预训练MASS 【论文串讲】从GPT和BERT到XLNet Transformer 超详细解读，一图胜千言 【经典精读】Transformer模型深度解读 word2vec模型深度解析 NLP与推荐系统的比较、联系与未来 知识图谱入门系列 知识图谱基本概念&工程落地常见问题 本科生晋升GM记录 & kaggle比赛进阶技巧分享 9102年入门GAN的补习 快速掌握TensorFlow中张量运算的广播机制 求职面试 算法小白的学习路线（一） 你见过最差的算法工程师能差到什么程度？ 我的求职经验总结 求职面试 | 《剑指Offer》Python题解&常考题总结 非科班如何拿到外企和国内大厂SSP Offer的？ 实验小师弟的新鲜春招面经(阿里搜索，微信，微软等) Facebook、AWS、Google、Microsoft面试小记 算法工程师当前选哪个方向好？1，CV；2，NLP；3，推荐系统？ 番外篇——社招如何拿到心仪公司的offer
