浅梦学习笔记 公众号文章汇总
目录
公众号：浅梦学习笔记
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排序&CXR预估
- 京东推荐算法精排技术实践
- 贝壳CVR转化率预估模型实践
- 强化学习在京东广告序列推荐中的应用
- QQ音乐排序模型优化
- 重排序在快手短视频推荐系统中的演进
- 张俊林：推荐系统排序环节特征 Embedding 建模
- 美团搜索排序实践
- KDD 2022 | 快手提出基于因果消偏的观看时长预估模型D2Q，解决短视频推荐视频时长bias难题
- 从顶会论文看2022年推荐系统序列建模的趋势
- 揭秘京东广告精排百分位AUC提升技术方案
- [美团]基于强化学习的信息流广告分配方法CrossDQN
- [阿里]对抗过滤建模用户长期行为序列
- 快手牛亚男：基于多Domain多任务学习框架和Transformer，搭建快手精排模型
- 阿里飞猪个性化搜索排序探索实践
- 京东推荐算法精排技术实践
- 深度粗排模型的GMV优化实践：基于全空间-子空间联合建模的蒸馏校准模型
- 多目标推荐场景下的深度学习实践
- 主流推荐与垂类推荐技术的发展与延伸
- 知乎搜索排序模型的演进
- 网易云音乐推荐中的用户行为序列深度建模
- 全新的深度模型在推荐系统中的应用
- 阿里新一代Rank技术
- 广义多目标算法探索实践
- CSCNN：新一代京东电商广告排序模型
- 多目标排序在58同城房源推荐中的实践探索
- 深度时空网络、记忆网络与特征表达学习在 CTR 预估中的应用
- Attention机制在深度学习推荐算法中的应用
- 阿里1688直播推荐算法实践
- CTR预估在动态样式建模和特征表达学习方面的进展
- [SIGIR2021] StackRec框架：加速训练100层序列推荐模型
- 腾讯音乐：全民K歌推荐系统架构及粗排设计
- 京东搜索在线学习探索实践
- 阿里 at SIGIR’2021 | 粗排模型如何进行性能与效率的权衡
- 多目标排序在快手短视频推荐中的实践
- 深度学习在省钱快报推荐排序中的应用与实践
- 深度学习多目标优化的多个loss应该如何权衡
- IJCAI2020 | 双重样本感知的因子分解机（附代码）
- 深度排序模型在淘宝直播的演进与应用
- 阿里粗排技术体系与最新进展
- TensorFlow Estimator 模型从训练到部署
- 多任务学习在推荐算法中的应用
- 浅谈Learning to Rank中的RankNet和LambdaRank算法
- 线上线下效果一致性杂谈
- 多目标推荐场景下的深度学习实践
- 推荐系统中模型训练及使用流程的标准化
- 增量学习在CTR模型训练中的实践
- 深度学习技术在美图个性化推荐的应用实践
- UC 信息流推荐模型在多目标和模型优化方面的进展
- 序列检索系统在淘宝首页信息流重排中的实践（文末下载重排经典论文合集）
- 大幅提升训练性能，字节提出新型分布式DNN训练架构
- 腾讯FAT | 未来感知的多样化趋势推荐框架
- 推荐系统rerank模型梳理&论文推荐
- DCN-M：Google提出改进版DCN，用于大规模排序系统的特征交叉学习(附代码)
- 分类模型与排序模型在推荐系统中的异同分析
- 推荐系统中的排序学习
- CIKM20 | 阿里MiNet：跨域点击率预估混合兴趣模型
- KDD19 | 微软DeepGBM:使用树蒸馏提升在线预测任务下深度模型效果
- 推荐系统rank模块-Online Learning
- IJCAI19 | 推荐系统论文DSIN：Deep Session Interest Network
- Life-long兴趣建模视角CTR预估模型：Search-based Interest Model
- Ctr 预估之 Calibration
- AAAI20 | 阿里DMR:融合Match中协同过滤思想的深度排序模型
- 线下auc涨，线上ctr/cpm跌的原因和解决办法
- 【视频讲解】DeepCTR中的xDeepFM原理和实现
- 【视频讲解】DeepCTR中的Deep&Cross Net原理和实现
- 【视频讲解】DeepCTR中的Wide&Deep原理和实现
- 【视频讲解】DeepCTR中的DeepFM原理和实现
- 常见CTR论文挑刺
- 万字长文梳理CTR预估模型发展过程与关系图谱
- Evolution of CTR prediction models
- AAAI19 | 谷歌SNR: 灵活参数共享的多任务学习网络
- CIKM19 | 如何刻画用户的多样兴趣——阿里MIND阅读笔记
- CIKM19 | Fi-GNN 通过图神经网络建模特征交互作用来进行CTR预测
- WWW18 | TEM:结合GBDT叶节点嵌入的可解释推荐模型
- 教你玩转deepctr的FLEN模型& Kaggle Avazu实验对比
- 浅谈流式模型训练体系
- 【CTR预估】FLEN: 一种时空高效的利用特征场信息缓解梯度耦合的CTR预测模型
- 【CTR预估】CTR模型如何加入稠密连续型和序列型特征？
- 【CTR预估】你真的需要 pairwise LTR吗？速览搜索推荐中pointwise和pairwise方法
- Learning to rank基本算法小结
召回匹配
- 图神经网络在快手推荐召回中的应用和挑战
- 深度学习下的京东搜索召回技术
- Embedding技术在商业搜索与推荐场景的实践
- 字节跳动高伟豪：训练目标不一致？损失无法学习？深度召回解难题！
- 多序列融合召回在新用户冷启动上的应用
- 内容推荐场景下多模态语义召回的若干实践
- 淘宝逛逛召回算法实践总结
- 全民K歌内容挖掘与召回
- 阿里深度树匹配召回体系演进
- Hulu在Content Embedding的探索与实践
- "全能选手"召回表征算法实践
- 张俊林：从对比学习视角，重新审视推荐系统的召回粗排模型
- 阿里飞猪个性化推荐：召回篇
- 深度召回在招聘推荐中的挑战和实践
- Embedding技术在房产推荐中的应用
- 模型化召回在陌陌社交推荐的应用和探索
- 第四范式自动化推荐系统：搜索协同过滤中的交互函数
- 阿里深度树匹配召回体系演进
- RALM: 实时 Look-alike算法在微信看一看中的应用
- 推荐场景中召回模型的演化过程
- 360展示广告召回系统的演进
- 字节跳动Deep Retrieval召回模型笔记
- Embedding 技术在民宿推荐中的应用
- EMBEDDING 在大厂推荐场景中的工程化实践
- KDD18 | 阿里新一代召回系统TDM读后感
- 再评Airbnb的经典Embedding论文
- 推荐系统召回层做离线评估的一种姿势
- SIGIR20 | 一文综述Learning to Match各种方法对比
- 推荐系统主流召回方法综述
- 一文梳理推荐系统的中 EMBEDDING 的应用实践
- Faiss - 常见问题总结
- CIKM18 | CFGAN：基于生成对抗网络的协同过滤框架
- 从 Triplet loss 看推荐系统中文章Embedding
- SDM(Sequential Deep Matching Model)的复现之路
- RecSys19 | 谷歌最新双塔DNN召回模型——应用于YouTube大规模视频推荐场景
- 向量化召回在360信息流广告的实践
- DeepMatch ：用于推荐&广告的深度召回匹配算法库
- 【DeepMatch教程】YoutubeDNN在MovieLen1M数据集上进行向量召回
- KDD19 | 算法调研-微信看一看Embedding
- CIKM18 | Ripple Net:融合知识图谱的推荐模型
- 跨境电商Etsy如何使用交互行为类型进行可解释推荐
- 搜索推荐中的召回匹配模型综述(一)--传统方法
- 搜索推荐中的召回匹配模型综述(二)--基于表示学习的深度学习方法
- 搜索推荐中的召回匹配模型综述(三)--基于匹配函数学习的深度学习方法
用户画像&特征工程
- 王志杰：如何构建好的用户画像？
- 推荐算法中的特征工程
- 网易大数据用户画像实践
- 用户画像在阅文的探索与实践
- 美团实时特征平台建设实践
- 网易严选画像建设实践
- ⾼维特征的哈希技巧总结
- SIGIR20 | 超越用户embedding矩阵：用哈希对大型用户建模
- 浅谈电商搜索推荐中ID类特征的统一建模：Hema Embedding解读
- 用户画像必会的行为偏好计算方法
精彩讨论&知识沉淀
- 学习交流小组每周主题摘要 No.125
- 学习交流小组每周主题摘要 No.124
- 学习交流小组每周主题摘要 No.123
- 学习交流小组每周主题摘要 No.122
- 学习交流小组每周主题摘要 No.121
- 学习交流小组每周主题摘要 No.120
- 学习交流小组每周主题摘要 No.119
- 学习交流小组每周主题摘要 No.118
- 学习交流小组每周主题摘要 No.117
- 学习交流小组每周主题摘要 No.116
- 学习交流小组每周主题摘要 No.115
- 学习交流小组每周主题摘要 No.114
- 学习交流小组每周主题摘要 No.113
- 学习交流小组每周主题摘要 No.112
- 学习交流小组每周主题摘要 No.111
- 学习交流小组每周主题摘要 No.110
- 学习交流小组每周主题摘要 No.109
- 学习交流小组每周主题摘要 No.108
- 学习交流小组每周主题摘要 No.107
- 学习交流小组每周主题摘要 No.106
- 学习交流小组每周主题摘要 No.105
- 学习交流小组每周主题摘要 No.104
- 学习交流小组每周主题摘要 No.103
- 学习交流小组每周主题摘要 No.102
- 学习交流小组每周主题摘要 No.101
- 学习交流小组每周主题摘要 No.100
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.99
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.98
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.97
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.96
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.95
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.94
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.93
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.92
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.91
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.90
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.89
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.88
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.87
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.86
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.85
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.84
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.83
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.82
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.81
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.80
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.79
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.78
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.77
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.76
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.75
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.74
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.73
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.72
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.71
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.70
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.69
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- 学习交流小组精彩内容摘要 No.66
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.65
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.64
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.63
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.62
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.61
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.60
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.59
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.58
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.57
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.56
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.55
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.54
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.53
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.52
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.51
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.50
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.49
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.48
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.47
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.46
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.44
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.45
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.43
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.42
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.41
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.40
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.39
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.38
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.37
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.36
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.35
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.34
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.33
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.32
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.31
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.30
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.29
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.28
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.27
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.26
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.25
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.24
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- 学习交流小组精彩内容摘要 No.22
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.21
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.20
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.19
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.18
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.17
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.16
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.15
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.14
- 学习交流小组精彩内容摘要 No.13
- 学习交流小组精彩内容摘要(06.12-06.18)
- 学习交流小组精彩内容摘要(06.09-06.11)
- 学习交流小组精彩内容摘要(06.05-06.08)
- 学习交流小组精彩内容摘要(05.31-06.04)
- 学习交流小组精彩内容摘要(05.25-05.30)
- 学习交流小组精彩内容摘要(05.21-05.24)
- 学习交流小组精彩内容摘要(05.18-05.20)
- 学习交流小组精彩内容摘要(05.14-05.17)
- 学习交流小组精彩内容摘要(05.08-05.13)
- 学习交流小组精彩内容摘要(01.21-02.06)
- 学习交流小组精彩内容摘要(01.13-01.20)
- 学习交流小组精彩内容摘要(01.04-01.12)
推荐搜索综合
- QQ音乐推荐系统算法架构实践
- 因果推断在快手推荐场景的应用探索
- 强化学习在推荐冷启动优化中的实践探索！
- 多类目MoE模型在京东电商搜索中的应用
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- 小米在知识表示学习的探索与实践
- 推荐算法在商业化场景中的探索实践
- 主题与交互式推荐技术在飞猪个性化分发中的实践
- 蜻蜓FM信息流推荐探索与实践
- 阿里巴巴开源稀疏模型训练引擎DeepRec
- Query理解在美团搜索中的应用
- 模型可解释性在风控安全中的实践
- EdgeRec：边缘计算在淘宝推荐系统中的应用
- 多媒体内容理解在美图社区的应用实践
- 阿里飞猪搜索技术的应用与创新
- 阿里零售通智能导购推荐技术实践
- 深度学习在 Airbnb 中的探索与应用
- 知乎搜索文本相关性与知识蒸馏
- 推荐系统解构
- 京东Flink优化与技术实践
- 信息流推荐的用户增长机制
- 如何构建一个好的电商搜索引擎？
- 做用户，绕不开画像！
- Angel：深度学习在腾讯广告推荐系统中的实践
- 什么样的模型是好的模型？
- 蜻蜓FM实时推荐系统的发展和演进
- 快手如何搭建一个好的数据指标体系？
- 推荐系统架构治理
- 张俊林：对比学习在微博内容表示的应用
- 微博推荐算法实践与机器学习平台演进
- 微博基于Flink的机器学习实践
- 多业务融合推荐策略实践与思考
- 跨域推荐技术在58部落内容社区的实践
- 京东电商搜索中的语义检索与商品排序
- 分布式机器学习框架与高维实时推荐系统
- 图推荐算法在E&E问题上的应用
- 朱小强｜屠龙少年与龙：漫谈深度学习驱动的广告推荐技术发展周期
- 全民K歌推荐后台架构
- 阿里文娱搜索算法实践与思考
- Bandit算法在携程推荐系统中的应用与实践
- 深度学习在阿里B2B电商推荐系统中的实践
- 如何将知识图谱引入推荐系统？
- 【微软】深度学习推理系统，45页ppt
- 如何构建A/B测试系统，其核心功能有哪些？
- 美图个性化推送的 AI 探索之路
- 信息流推荐在凤凰新闻的业务实践
- 汽车之家推荐系统排序算法迭代之路
- WWW21最新「深度学习推荐系统」教程，230页PPT阐述深度强化学习、自动机器学习和GNN在推荐系统应用进展
- Query 理解和语义召回在知乎搜索中的应用
- 腾讯信息流内容理解技术实践
- 如何从 0 到 1 构建个性化推荐？
- 推荐生态中的bias和debias
- 推荐系统应该如何保障推荐的多样性？
- 浅谈 UC 国际信息流推荐
- AutoML 在表数据中的研究与应用
- 推荐系统：石器与青铜时代
- 推荐系统衡量：ABtest 框架
- 低频少样本长验证周期场景下的算法设计
- 基于行列式点过程的推荐多样性提升算法
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- 万字长文解读电商搜索——如何让你买得又快又好
- 工业界推荐系统实用分析技巧
- KDD20 | 推荐系统论文一览
- 搜索广告之自动化创意
- KDD CUP 2020之Debiasing赛道方案 (Rush)
- 推荐系统研究中常用的评价指标
- 推荐多样性重排算法之MMR
- 推荐系统技术演进趋势：从召回到排序再到重排
- 推荐系统的发展与简单回顾
- 万字长文！推荐系统岗面试经验&学习心得
计算广告
- 网易云音乐广告算法实践
- 阿里妈妈展示广告预估校准技术演进之路
- 基于因果推断技术的广告投后归因
- 广告主视角的信息流投放模型问题思考
- 因果推断在阿里飞猪广告算法中的实践
- 阿里妈妈：基于动态背包的多场景广告序列投放算法
- 腾讯用户增长技术：广告智能投放
- 360展示广告智能化演进
- 商业化广告策略解读
- 广告算法在阿里文娱用户增长中的实践
- 阿里定向广告智能投放技术体系
- 爱奇艺效果广告的个性化探索与实践
- 计算广告OCPC实践(四) 如何从0开始建立ocpc业务
- 计算广告OCPC实践(三) ocpx效果到底怎么样？从ocpc与ocpm的区别说起
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- 计算广告OCPC算法实践(二) ocpc智能出价PID控制中不同偏差函数特性对比
- 计算广告OCPC算法实践(一) 智能出价PID控制中的偏差与响应函数设计
- 阿里妈妈：品牌广告中的 NLP 算法实践
- 《计算广告》学习笔记
- OCPC 广告算法在凤凰新媒体的实践探索
- 计算广告发展历程——从CPC到oCPX
- 百度凤巢新一代广告召回系统——“莫比乌斯”
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- PID控制算法原理（抛弃公式，从本质上真正理解PID控制）
- 广告和推荐排序中消除position bias的方法
- oCPC：计算广告出价策略
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大数据
图算法
- 郭沛东：图模型在信息流推荐的原理和实践
- 华为图神经网络在推荐系统中的应用
- 什么样的图神经网络更具表达能力？
- 图算法在流量反作弊中的实践
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- GNN在下拉推荐的应用
- 实现大规模图计算的算法思路
- 图算法在网络黑产挖掘中的思考
- 大规模图算法在京东广告的实践
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- 【GNN】GCN 算法原理，实现和应用
- 二部图表示学习 | Graph Convolutional Matrix Completion
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- 【斯坦福CS224W 图与机器学习(1-2)】：图模型基本介绍
- 【斯坦福CS224W 图与机器学习 3】：Motifs and Structural Roles
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- 社交图谱的标签传播算法
NLP&CV
- 张俊林：ChatGPT会取代搜索引擎吗？
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算法基础
- 那些年踩过的Tensorflow的坑（二） 实现FM 10x加速
- 那些年踩过的Tensorflow的坑（一） 实现FM 10x加速
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