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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…
作为阿里妈妈精准展示技术部资深总监的盖坤在阿里的花名是靖世，被外界成为“算法天才”。2011年，刚进阿里的盖坤提出了分片线性模型MLR，这对当时主要使用简单线性模型做CTR预估的业界来说，因为极大地提高了CTR预估的准确性而颇具意义。
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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-ThroughRatePredictionthroughHierarchicalAttentionZeyuLi(UniversityofCaliforniaLos...
工业界深度推荐系统与CTR预估必读的论文汇总.导读：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。.起初是因为在唐杰老师的微博上看到其学生整理的一个关于Bert...
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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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…
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