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盖坤本人也对MLR做过一份PPT介绍，可以看这里。新结构-深度兴趣网络这篇名为「DeepInterestNetworkforClick-ThroughRatePrediction」的新论文展示了盖坤团队在广告点击率预测方面利用深度学习达到的最新进展。
最近刚刚读了盖坤团队大佬的DIN，收获颇多，在此总结一下论文名称：DeepInterestNetworkforClick-ThroughRatePrediction论文地址：DeepInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionDIN提出的背景和目的2018年8月，盖坤大神提出了Deep...
2011-2012年期间，阿里妈妈盖坤团队给出了答案：MLR(mixedlogisticregression)，在论文中的名称是LS-PLM(LargeScalePiece-wiseLinearModel).总的来说，MLR应用分而治之的思想，通过将特征空间划分成多个区域，每个区域都学习一个线性模型LR，来。
MLR（mixedlogisticregression）算法.MLR算法模型，这是一篇来自阿里盖坤团队的方案（LS-PLM），发表于2017年，但实际在2012年就已经提出并应用于实际业务中（膜拜ing），当时主流仍然是我们上一篇提到过的的LR模型，而本文作者创新性地提出了MLR(mixedlogisticregression...
这篇论文来自阿里妈妈（阿里巴巴集团的大数据营销推广平台）的精准定向检索及基础算法团队，团队负责人是清华博士盖坤。他们团队的目的是帮商家更准确地预测用户的行为，投放更精准的广告——也就让用户更容易踏上剁手的不归路，说起来真是让人纠结。
盖坤博士领导的阿里妈妈精准定向技术团队就在推荐系统方面有诸多研究成果。之前我们就介绍过一篇来自他们的论文，他们设计的深度兴趣网络（DeepInterestNetwork，DIN）能更好地利用用户历史行为数据，提升广告点击预测的准确率。
盖坤是清华大学的博士，专业是机器学习和人工智能。他曾在顶级期刊和会议（NIPS／CVPR／AAAI/TPAMI等）上发表过多篇论文，前几年就提出过MLR（MixtureofLogisticRegression，分片线性学习）算法用来提高阿里巴巴对广告点击率预测的准确度。
阿里盖坤：用深度学习打造真正的智能化广告系统.盖坤是清华大学的博士，专业是机器学习和人工智能。.他曾在顶级期刊和会议（NIPS／CVPR／AAAI/TPAMI等）上发表过多篇论文，前几年就提出过MLR（MixtureofLogisticRegression，分片线性学习）算法用来提高...
翟天临硕士论文再被扒，竟有8处抄袭陈坤2000年本科论文.又有新瓜了！.翟天临不知知网事件就像滚雪球一样越闹越大，先是被质疑没写过论文，然后论文被扒出来发现抄袭了黄立华教授2006年发表在《黄山学院学报》上的文章，还被原作者亲自打假。.现在，又...
基于51单片机的智能垃圾桶（毕业论文参考）.docx,密级学号毕业论文（设计）基于51单片机的智能垃圾桶论文作者：指导教师：系别：：专业年级：提交日期：答辩日期：毕业设计毕业论文（设计）学术承诺本人郑重承诺：所呈交的毕业论文（设计）是本人在导师指导下进行的研究...
盖坤本人也对MLR做过一份PPT介绍，可以看这里。新结构-深度兴趣网络这篇名为「DeepInterestNetworkforClick-ThroughRatePrediction」的新论文展示了盖坤团队在广告点击率预测方面利用深度学习达到的最新进展。
最近刚刚读了盖坤团队大佬的DIN，收获颇多，在此总结一下论文名称：DeepInterestNetworkforClick-ThroughRatePrediction论文地址：DeepInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionDIN提出的背景和目的2018年8月，盖坤大神提出了Deep...
2011-2012年期间，阿里妈妈盖坤团队给出了答案：MLR(mixedlogisticregression)，在论文中的名称是LS-PLM(LargeScalePiece-wiseLinearModel).总的来说，MLR应用分而治之的思想，通过将特征空间划分成多个区域，每个区域都学习一个线性模型LR，来。
MLR（mixedlogisticregression）算法.MLR算法模型，这是一篇来自阿里盖坤团队的方案（LS-PLM），发表于2017年，但实际在2012年就已经提出并应用于实际业务中（膜拜ing），当时主流仍然是我们上一篇提到过的的LR模型，而本文作者创新性地提出了MLR(mixedlogisticregression...
这篇论文来自阿里妈妈（阿里巴巴集团的大数据营销推广平台）的精准定向检索及基础算法团队，团队负责人是清华博士盖坤。他们团队的目的是帮商家更准确地预测用户的行为，投放更精准的广告——也就让用户更容易踏上剁手的不归路，说起来真是让人纠结。
盖坤博士领导的阿里妈妈精准定向技术团队就在推荐系统方面有诸多研究成果。之前我们就介绍过一篇来自他们的论文，他们设计的深度兴趣网络（DeepInterestNetwork，DIN）能更好地利用用户历史行为数据，提升广告点击预测的准确率。
盖坤是清华大学的博士，专业是机器学习和人工智能。他曾在顶级期刊和会议（NIPS／CVPR／AAAI/TPAMI等）上发表过多篇论文，前几年就提出过MLR（MixtureofLogisticRegression，分片线性学习）算法用来提高阿里巴巴对广告点击率预测的准确度。
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翟天临硕士论文再被扒，竟有8处抄袭陈坤2000年本科论文.又有新瓜了！.翟天临不知知网事件就像滚雪球一样越闹越大，先是被质疑没写过论文，然后论文被扒出来发现抄袭了黄立华教授2006年发表在《黄山学院学报》上的文章，还被原作者亲自打假。.现在，又...
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