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20篇最值得一读的深度推荐系统与CTR预估论文.微博上近日流传一个段子，“2020年曾是各大科幻片中遥远的未来，但是现在离这个遥远的未来也只有6个月时间了”。.只是借此感慨一下2019年转瞬之间半年的时间已经过去了，目前深度学习火热朝天，深度学习在...
前言今天分享一篇阿里2019发表在AAAI上的CTR预估的论文《DeepInterestEvolutionNetworkforClick-ThroughRatePrediction》。本文的亮点主要是作者提出了兴趣提取层和兴趣演化层两个网络层，以提高兴趣表示能力。
SIGIR2021Paper-1:HierarchicalCross-ModalGraphConsistencyLearningforVideo-TextRetrieval视频文本检索的层次交叉模态图结构一致性学习论文首先展示说明了两种图文检索策略，然后提出了论文里面的方案。最常规的图文检索是下图a中直接根据视频文本的特征向量的相似度进行匹配，b中是一个常规的多水平结构...
回顾Facebook经典CTR预估模型.雷锋网AI科技评论按，本文作者是硅谷高级工程师王喆，原文发表在知乎专栏王喆的机器学习笔记上，雷锋网(公众号...
1、背景.特征交互的学习对于CTR预估模型来说是至关重要的。.在NLP领域中的ELMO和Bert模型，通过单词在句子中的上下文环境来动态调整单词的embedding表示，取得了多项任务的效果提升。.受到此思路的启发，论文提出了名为ContextNet的CTR预估框架，该框架可以基于...
推荐系统遇上深度学习(一零四)-[阿里]CTR预估中细粒度特征学习的多交互注意力网络.文哥的学习日记.0.342020.12.1905:59:36字数1,702阅读1,453.今天给大家介绍的是阿里在WSDM21上发表的一篇文章，题目为《Multi-InteractiveAentionNetworkforFine-grainedFeatureLearninginCTR...
本文来自“深度推荐系统”专栏，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。本文主要总结一下深度推荐系统与CTR预估2019年值得精读的论文。微博上近日流传一个段子，“2020年曾是各大科幻片中遥远的未来，但是现在离这个遥远的未来也只有6个月时间了”。
CTR预估本质是一个二分类问题，以移动端展示广告推荐为例，依据日志中的用户侧的信息（比如年龄，性别，国籍，手机上安装的app列表）、广告侧的信息（广告id，广告类别，广告标题等）、上下文侧信息（渠道id等），去建模预测用户是否会点击该广告。
考虑广告的精确个性化推荐，CTR的预测与用户和广告都有关系，基于行为定向技术分析用户历史点击记录来获取用户的偏好，进而匹配用户的偏好和广告，从而有针对性地为用户推荐广告，以提高在线广告的CTR[10－13]，也是一类有代表性的工作，这一思想为...
20篇最值得一读的深度推荐系统与CTR预估论文.微博上近日流传一个段子，“2020年曾是各大科幻片中遥远的未来，但是现在离这个遥远的未来也只有6个月时间了”。.只是借此感慨一下2019年转瞬之间半年的时间已经过去了，目前深度学习火热朝天，深度学习在...
前言今天分享一篇阿里2019发表在AAAI上的CTR预估的论文《DeepInterestEvolutionNetworkforClick-ThroughRatePrediction》。本文的亮点主要是作者提出了兴趣提取层和兴趣演化层两个网络层，以提高兴趣表示能力。
SIGIR2021Paper-1:HierarchicalCross-ModalGraphConsistencyLearningforVideo-TextRetrieval视频文本检索的层次交叉模态图结构一致性学习论文首先展示说明了两种图文检索策略，然后提出了论文里面的方案。最常规的图文检索是下图a中直接根据视频文本的特征向量的相似度进行匹配，b中是一个常规的多水平结构...
回顾Facebook经典CTR预估模型.雷锋网AI科技评论按，本文作者是硅谷高级工程师王喆，原文发表在知乎专栏王喆的机器学习笔记上，雷锋网(公众号...
1、背景.特征交互的学习对于CTR预估模型来说是至关重要的。.在NLP领域中的ELMO和Bert模型，通过单词在句子中的上下文环境来动态调整单词的embedding表示，取得了多项任务的效果提升。.受到此思路的启发，论文提出了名为ContextNet的CTR预估框架，该框架可以基于...
推荐系统遇上深度学习(一零四)-[阿里]CTR预估中细粒度特征学习的多交互注意力网络.文哥的学习日记.0.342020.12.1905:59:36字数1,702阅读1,453.今天给大家介绍的是阿里在WSDM21上发表的一篇文章，题目为《Multi-InteractiveAentionNetworkforFine-grainedFeatureLearninginCTR...
本文来自“深度推荐系统”专栏，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。本文主要总结一下深度推荐系统与CTR预估2019年值得精读的论文。微博上近日流传一个段子，“2020年曾是各大科幻片中遥远的未来，但是现在离这个遥远的未来也只有6个月时间了”。
CTR预估本质是一个二分类问题，以移动端展示广告推荐为例，依据日志中的用户侧的信息（比如年龄，性别，国籍，手机上安装的app列表）、广告侧的信息（广告id，广告类别，广告标题等）、上下文侧信息（渠道id等），去建模预测用户是否会点击该广告。
考虑广告的精确个性化推荐，CTR的预测与用户和广告都有关系，基于行为定向技术分析用户历史点击记录来获取用户的偏好，进而匹配用户的偏好和广告，从而有针对性地为用户推荐广告，以提高在线广告的CTR[10－13]，也是一类有代表性的工作，这一思想为...
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