推荐搜索系统论文干货集锦(持续更新)

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Transformer系列

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双塔模型相关案例

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多目标学习相关案例

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搜索推荐中CTR/CVR多任务学习

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神经网络特征交叉的相关工作案例

1. Attention+FFM强强组合(AoAFFM,AAAI20)

2.腾讯赛霸榜神技ONN_NFFM(ONN/NFFM,ArXiv18)

3.曾今的CTR竞赛王者NFM(NFM,SIGIR17)

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5. 效果远超FM,CF最新利器HFM!(HFM,AAAI19)

6.xDeepFM:CTR预估之特征交叉的艺术(KDD18)

7.I CAN,You CAN,We CAN!让我们一起看看CTR预估的CAN哥!(CAN,ArXiv20)

8.CTR神经网络特征交叉汇总!

9.CTR预估系列炼丹入门手册

10.读了那么多CTR论文, 真正有效的又有几个呢?(ArXiv20)

神经网络序列化的相关

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10.深夜福利,序列前后滑动的快乐!

11.海归博士说,这是目前实验中最好的序列化推荐算法

工业界推荐算法方案实战

分享工作中遇到过的实际问题及相应的解决方案,例如推荐线上线下一致性问题、工业界算法效果评估问题等。同时我们也将身边的业务知识做基础布道,讲述电商搜索推荐领域的业务词汇等。

1. 是不是你的模型又线下线上不一致啦?(KDD20)

2. 读了那么多CTR论文, 真正有效的又有几个呢?(FuXiCTR,ArXiv20)

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算法大佬们的经验分享

不时我们会邀请周边的大佬谈谈对于炼丹算法工程师的一些心路历程,职场感受,对新人的建议,还有其他的一些心得,如果你对于这块比较迷茫也欢迎联系我们哦。

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