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本文主要介绍在阅读论文《DeepInterestNetworkforClick-ThroughRatePrediction》时的一些笔记和心得。一、论文笔记1、目的：通过引入注意力机制，针对不同的目标商品从用户丰富的历史记录中更好地捕捉用户…
通过上一篇文章（逻辑回归简介及实现）的介绍，我们对逻辑回归方法有了大致的了解。但对于点击率（Click-Through-Rate,CTR）预估问题而言，逻辑回归是怎么尝试解决的呢？为此，我阅读了一篇有关逻辑回归预测CTR的经典论文，并将阅读笔记整理在这里，一是为了加深自己对知识的理解和掌握，二是...
CTRPrediction论文、个人学习笔记分享.动态更新学习中实现或者阅读过的计算广告相关论文、学习资料和业界分享，作为自己学习的总结，也希望能为计算广告相关行业的同学带来便利。.同时欢迎对CTRPrediction感兴趣的同学与我(杜博亚)讨论相关问题，我的联系...
原论文DeepFM:AFactorization-MachinebasedNeuralNetworkforCTRPredictionDeepFM:AFactorization-MachinebasedNeuralNetworkforCTRPredictionIntroductionCTR数据的重要性隐式数据很难通过先验…
专栏首页炼丹笔记读了那么多CTR论文,真正有效的又有几个呢？读了那么多CTR论文,真正有效的又有几个呢...本文参与腾讯云自媒体分享计划，欢迎正在阅读的你也加入，一起分享。展开阅读全文点赞2分享我来说两句0条评论...
推荐系统论文阅读笔记（二）DeepFM:AFactorization-MachinebasedNeuralNetworkforCTRPrediction39推荐系统论文阅读笔记（一）Wide&DeepLearningforRecommenderSystems26
DeepFM:AFactorization-MachinebasedNeuralNetworkforCTRPrediction阅读笔记xuanshuang的博客06-0741摘要Despitegreatprogress,existingmethodsseemtohaveas...
CTR学习笔记系列的第一篇，总结在深度模型称王之前经典LR，FM,FFM模型，这些经典模型后续也作为组件用于各个深度模型。模型分别用自定义KerasLayer和estimator来实现，哈哈一个是旧爱…
论文标题：《DelayedFeedbackModelingfortheEntireSpaceConversionRatePrediction》论文链接总述本文提出了一种全空间建模的方法（ESDF），同时解决了CVR预估中的3大难题：数据稀疏问题。即便…
发表于2021年WSDM《Multi-InteractiveAttentionNetworkforFine-grainedFeatureLearninginCTRPrediction》论文阅读笔记背景：CTR预测，估计用户点击项目的可能性，在线广告，推荐系统等应用中很重要。候选的项目根据CTR排序。已有方法在...
本文主要介绍在阅读论文《DeepInterestNetworkforClick-ThroughRatePrediction》时的一些笔记和心得。一、论文笔记1、目的：通过引入注意力机制，针对不同的目标商品从用户丰富的历史记录中更好地捕捉用户…
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