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Auto ML和Meta Learning/Learning to Learn在自动推荐系统中的应用

推荐系统目前的建模和相关算法已经比较成熟，但是在实际的应用场景中，部署一套全新的推荐系统，甚至仅在已有系统上添加数据维度和模型优化依然十分耗时耗力。这是由于不同数据源的分布不尽相同，要达到满意的建模效果，每个建模的环节，包括数据处理，特征工程，模型的选择和超参数选择等都需要随之变动和优化。引入Auto ML是解决这一问题的重要思路，本文收集整理了关于Auto ML在自动推荐系统中的相关资料和博客，供大家学习探讨。
背景知识：从FM推演各深度CTR预估模型(附代码)
1.Auto ML自动推荐简介：

  • AutoML在推荐系统中的应用
  • AutoML如何实现智能推荐系统的自动上线和运维？
  • Auto ML部分经典论文解读

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