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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…
文章目录1.背景2.相关论文解析2.1《AutoInt:AutomaticFeatureInteractionLearningviaSelf-AttentiveNeuralNetworks》2.1.1论文贡献2.1.2模型结构2.1.2.1输入2.1.2.2注意力机制层2.1.3实验结果2.2《BehaviorSequenceTransformerforE-commerceTr
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深度学习推荐系统、CTR预估工业界实战论文整理分享lqfarmer的博客01-07577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...
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。
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...
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