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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WSDM2020关于深度推荐系统与CTR预估工业界必读的论文.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.InterpretableClick-ThroughRatePredictionthroughHierarchicalAttention.Zeyu…
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前言CTR预估对于搜索、推荐和广告都是非常重要的一个场景，近年来CTR预估技术更新迭代，层出不穷。这篇文章将记录CTR预估著名模型的相关论文。以下按照年份整理，并将持续更新。1.2020年(CSCNN).Category-Specif…
本文是王喆在AI前线开设的原创技术专栏“深度学习CTR预估模型实践”第五篇文章（以下“深度学习CTR预估模型实践”简称“深度CTR模型”）。回顾王喆老师过往精彩文章：《谷歌、阿里等10大深度学习CTR模型最全演化图谱》、《重读Youtube深度学习推荐系统…
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ctr预估论文梳理和个人理解问题描述ctr的全称是clickthroughrate,就是预估用户的点击率,可以用于推荐系统的ranking阶段。ctr预估可以理解为给用户的特征、it...
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