机智的叉烧
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秋枫学习笔记-原创文章整理

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公众号：秋枫学习笔记

知乎：夏未眠，https://www.zhihu.com/people/allen-55-20-38/posts

校招面经笔经

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字节跳动算法岗一面、二面面经

哔哩哔哩算法岗一面、二面面经

蚂蚁金服，从实习到转正，附面经笔经
华为消费者云服务算法岗一面二面三面

秋招简单总结，蚂蚁，百度，华为，美团，b站，字节跳动

因果推断

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因果推断（一）

因果推断（二）——混杂因子，D-分离，后门准则

因果推断（三）——结构因果模型、干预、辛普森悖论

因果推断（四）——后门调整、前门调整、逆概率加权

因果推断（五）——反事实，后悔药？

推荐系统

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因果推断

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推荐系统+因果推断（一）——KDD2021推荐系统中去除混淆缓解偏差方大

推荐系统+因果推断（二）——kdd'21用反事实推理召回阶段的数据流行度偏差

SIGIR'21 因果推断+推荐系统：利用反事实理论增强用户行为序列数据

SIGIR'21 因果推断+序列推荐：反事实数据促进鲁棒用户表征生成

推荐系统（五）——SIGIR'21用反事实推断缓解点击诱饵。还在为标题党烦躁吗？也许他能帮到你

推荐系统（十一）——「华为」因果推断+信息瓶颈进行表征解耦纠偏

推荐系统（七）——SIGIR'21不要把流行度偏差一棍子“打死”

推荐学习（六）——点击原因解耦：用户兴趣，item流行度

推荐系统（四）——因果效应uplift model系列模型S-Learner，T-Learner，X-Learner

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图神经网络

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SIGIR'21阿里」利用图神经网络和元学习促进冷启动商品embedding的学习

CIKM'21「快手」视频推荐 | 概念感知的去噪图神经网络

CIKM'21序列推荐：时间切片+图神经网络学习用户和item的动态表征

SIGIR'21 快手 | 基于图神经网络的序列推荐，兴趣的挖掘与动态变化

CIKM'21「微软」增量图卷积用于协同过滤

CIKM'21「eBay」推荐系统--利用超图对商品的多模态信息建模

AAAI'21 「京东」会话推荐--基于图学习和注意力机制的多层次交互关系挖掘

AAAI'21「华为」图异构多行为推荐方法

SIGIR'21推荐系统挖掘隐式交互，利用互信息进行图学习增强

CIKM'21「华为」图+推荐系统：比LightGCN更高效更有效的UltraGCN

CIKM'21序列推荐|通过二部图和注意力机制聚合序列信息和时间信息的推荐方法

KDD'21 FaceBook | MixGCF：基于图的负采样方法

SIGIR'21 微软|基于自监督图学习的召回方法

KDD‘21「阿里」多行为深度图网络预测代金券的转化率

Kdd'21「华为」利用图卷积进行特征交互和兴趣挖掘

推荐系统（十八）——「阿里」kdd'21DIN的亲戚，考虑item之间图结构关系的DIRN

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元学习

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CIKM'21 CBML | 基于聚类的元学习序列推荐方法

SIGIR'21「腾讯」冷启动：元学习+FTRL+动态学习率=FORM模型

SIGIR'21「微信」利用元网络学习冷启动商品ID Embedding

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多模态

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KDD'21「阿里」SEMI：结合视频域行为和商品域行为的序列多模态信息迁移网络

CIKM'21「eBay」推荐系统--利用超图对商品的多模态信息建模

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多任务

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推荐系统（三）：推荐系统中常见多任务模型MMOE，ESMM，CGC，AITM

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定价

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KDD'18「airbnb」房屋动态定价经典方法

推荐系统（十四）——kdd'19动态定价方法（APP-LM，APP-DES，DNN-CL）

推荐系统（十三）——「阿里」二手市场商品定价方法

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编码和embedding

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推荐系统（十二）「腾讯」推荐系统中one-hot一定好吗？它忽略了一些信息

KDD'21「华为」数值型特征embedding方法

推荐系统（八）——推荐系统离散特征表征无embedding table

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代码阅读

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UltraGCN代码解读

LightGCN模型部分代码解读

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其他

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CIKM'21 「腾讯」对比学习+课程学习进行序列行为增广

SIGIR'21「华为」双塔模型中的CBNS负采样方法

SIGIR'21短文「阿里」考虑用户信息交互的CTR预估模型

WSDM'21「蚂蚁」CTR预估：多交互注意力网络

推荐系统常用指标（续）：MRR、MAP、HR、F-score

【基础】推荐系统常用评价指标Recall、NDCG、AUC、GAUC

【基础】Dropout和Batch Norm原理与使用

推荐系统（二十二）——SIGIR'21「阿里」淘宝APP上的召回方法

推荐系统（十六）——FM全家桶（1），FM，FFM，DeepFM，NFM，AFM

推荐系统（十）——RecSys'21「阿里」兴趣表征去噪，并提取用户长期兴趣

交流群：联系作者--备注“研究方向-公司或学校”

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