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1.Transformer的一家!
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4.原来有这个算法,让点评体验如此好!
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2.是"塔"!是"塔"!就是它,我们的双塔!
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7.颤抖吧,标签工程来了!
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5. 效果远超FM,CF最新利器HFM!(HFM,AAAI19)
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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!
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1.令人着迷的时间动态CF算法(早期竞赛神文,2010)2. DIN!知识点啊朋友们!(DIN,KDD18)
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4. 5分钟读完史上第一篇二维卷积序列推荐的论文(CosRec,CIKM19)5. 又是一篇猛货!(DMIN,CIKM20)
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7. 序列推荐的一些秘密_HGN(HGN,KDD19)
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9. 序列化推荐系统的挑战,进展和展望!(IJCAI,2019)
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
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)
3. 好想哭,我居然输在了内存问题上!(KDD20)
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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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