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Airbnb这篇论文拿了今年KDDbestpaper，和16年google的W&D类似，并不fancy，但非常practicable，值得一读。可喜的是，据我所知，国内一线团队的实践水平并不比论文中描述的差，而且就是W&D，国内也有团队…
Airbnb公布的房源推荐算法解读论文《Real-timePersonalizationusingEmbeddingsforSearchRankingatAirbnb》是Airbnb公布的房源推荐算法摘要：召回策略：Airbnb的业务有很强的地域性，搜索区域字段被直接用于召回。排序策略：采用了基于embedding的排序方法。...
论文详细描述了Airbnb的推荐算法的细节，针对他们的场景下，对已有的算法做了专门的优化。原文描述的非常详细，本文按照我的理解，分成3个部分对原文中核心的内容进行介绍。
Airbnb公布的房源推荐算法解读论文《Real-timePersonalizationusingEmbeddingsforSearchRankingatAirbnb》是Airbnb公布的房源推荐算法摘要：召回策略：Airbnb的业务有很强的地域性，搜索区域字段被直接用于召回。
224.Airbnb公布的房源推荐算法解读论文《Real-timePersonalizationusingEmbeddingsforSearchRankingatAirbnb》是Airbnb公布的房源推荐算法摘要：召回策略：Airbnb的业务有很强的地域性，搜索区域字段被直接用于召回。.排序策略：采用了基于embedding的排序方法。.作者...
编者按：文本作者吴海波，花名吾加，蘑菇街搜索推荐排序算法负责人，具有丰富的大规模机器学习，自然语言处理实战经验。为我们解读今年的AI顶会2018KDD的最佳论文-来自Airbnb的EmbeddingsatAirbnb。干货满满…
不一样的论文解读：2018KDDbestpaper「EmbeddingsatAirbnb」.雷锋网(公众号：雷锋网)AI科技评论按，本文作者吴海波，该文首发于知乎，雷锋网AI...
Airbnb的Real-timePersonalizationusingEmbeddingsforSearchRankingatAirbnb一文拿了今年KDDADSTrack的最佳论文，和16年Google的W&D类似，并不fancy，但非常practicable，值得一读。
Airbnb的经验告诉我们负采样的时候充分利用一些监督信息是很有帮助的。参考文章Airbnb爱彼迎房源排序中的嵌入(Embedding)技术从KDD2018BestPaper看Airbnb实时搜索排序中的Embedding技巧不一样的论文解读2018KDDbestpaper:Embeddingsat
工程实践也能拿KDD最佳论文？解读EmbeddingsatAirbnb【导读】本文最早于2018年5月13日发表，主要介绍了机器学习的嵌入技术在Airbnb爱彼迎房源搜索排序和实时个性化推荐中的实践。Airbnb...
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