computational advertising reading list (计算广告阅读）
- 斯坦福计算广告公开课：由计算广告之父，Yahoo广告首席科学家Andrei Broder开设。
- 《计算广告》：360高级总监刘鹏著，通俗易懂，计算广告入门推荐。2015
- 美团机器学习@吃喝玩乐中的算法问题：美团王栋博士的一篇关于美团机器学习相关问题的介绍，介绍的比较全但比较粗浅，可以借此了解美团的一些机器学习问题。2016-11
- Learning Tree-based Deep Model for Recommender Systems: 阿里盖坤团队的深层树结构检索模型。2018-01
- Deep Neural Networks for YouTube Recommendations：Youtube推荐模型，京东也使用这一套DNN的模型。2016-09
- Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook：Facebook的一篇非常出名的文章，GBDT＋LR/FM解决CTR预估问题，工程性很强，海量离散特征+简单线性模型 对抗 少量连续特征+复杂深度模型。2014-08
- Ad Click Prediction: a View from the Trenches: 应用性很强的一篇来自于Google Search Ads的文章，对于稀疏特征，内存，特征可视化，Calibration等都有介绍。2013-08
- 推荐系统评价指标综述：推荐系统常用的衡量指标，包括逆序比，NDCG，新颖性等相似概念。2012
- 特征哈希：将原始特征哈希到定长的hash list，这样特征的维度就固定了。2009
- Modeling Delayed Feedback in Display Advertising: 前雅虎现Google的广告大牛Olivier的一篇关于转化率预估的文章，转化率预估分为点击率预估和转化时间预估两个模型，其中用survival analysis来刻画转化时间。通俗易懂。2014-08
- Ad Serving Using a Compact Allocation Plan：雅虎的一篇比较经典的流量分配的文章，文中的HWM和DUAL算法都比较实用。2012-03
- Research Frontier of Real-Time Bidding based Display Advertising：张伟楠博士的一篇介绍竞价算法的ppt，可以非常清晰的了解该问题的主要方法。2015
- Learning To Teach：微软亚研院在ICLR上关于teacher student网络，用teacher为student网络提供数据，loss，函数形式的指导的方法。2018