导读：本文是“深度推荐系统”专栏的第十一篇文章，这个系列将介绍在深度学习的强力驱动下，给推荐系统工业界所带来的最前沿的变化。本文主要根据Google推出的引领推荐系统与CTR预估工业界潮流至今的一大神作W&D[1]，所总结出来的深度推荐系统与CTR预估工业界必读的论文汇总。
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本资源整理了深度学习在推荐系统、广告系统中应用的一些经典论文，涉及推荐系统中召回、排序、CTR预估、Embedding化、系统多样性、多目标，排序和混排的EE和RL等部分。资源整理自网络，源链接：https://github.c…
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导读："计算广告与推荐系统有哪些区别？"、"目前各公司广告算法使用的主流模型有哪些？"01计算广告与推荐系统有哪些区别？这是个好问题，但两年前看到这个问题的时候还不太敢回答，总觉得对于两块业务理解的还不够，今天尝试着答一下。
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WSDM2020关于深度推荐系统与CTR预估工业界必读的论文abcdefg90876的博客06-24903导读：本文主要简要列举下Google、Tencent、Alibaba以及Huawei等各大公司在WSDM2020上关于深度推荐系统与CTR预估相关的论文。1.Interpretabl...
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简介这篇文章主要介绍了深度学习推荐系统、CTR预估工业界实战论文整理分享以及相关的经验技巧,文章约16021字,浏览量425,点赞数9,值得推荐!本资源整理了深度学...
觉得这个整理思路不错,于是也照葫芦画瓢整理了一下推荐系统和CTR预估上工业界同样鼎鼎大名Google出品的W&D[1]论文相关高引用的论文汇总。其实主要是对近年来推荐系统和CTR预...