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关于推荐的资源总结

推荐系统资源总结 主体内容 进度
Embedding 技术的非端到端学习方法 - 腾讯技术工程的文章 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/188569580 本文主要介绍 Embedding 技术的非端到端学习方法在应用宝推荐场景的应用实践。 no
Multi-task多任务学习在推荐算法中应用(2) - 梦想做个翟老师的文章 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/91285359 多任务学习在推荐系统 no
知识蒸馏与推荐系统 - 凉爽的安迪的文章 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/163477538 知识蒸馏推荐系统 no
ctr预估怎么构造时间相关的特征? - 大博的回答 - 知乎
https://www.zhihu.com/question/350863682/answer/860524396 特征工程 还没看
深入理解推荐系统:排序 - 鱼遇雨欲语与余的文章 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/138235048 排序 no
负样本为王:评Facebook的向量化召回算法 - 石塔西的文章 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/165064102 很好 no
再评Airbnb的经典Embedding论文 - 石塔西的文章 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/162163054
最全推荐系统Embedding召回算法总结 - Garvin Li的文章 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/156769032 召回emebdding
用户画像在携程商旅的实践 - 携程技术的文章 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/161804005 用户画像
深度学习推荐系统中各类流行的Embedding方法(下)https://mp.weixin.qq.com/s/N76XuNJ7yGzdP6NHk2Rs-w embedding no
一文梳理推荐系统的中 EMBEDDING 的应用实践
https://mp.weixin.qq.com/s/7xTOCODlJQ42UkjRoRTE5A embedding no
推荐系统主流召回方法综述
https://mp.weixin.qq.com/s/Kxf_VX8cyN4vvveEPB1mcg 召回 no
如何消除广告和推荐中的position bias
https://mp.weixin.qq.com/s/rJ3pzxVEVZxCwKjXrNukXg 广告bias
浅谈电商搜索推荐中ID类特征的统一建模:Hema Embedding解读 - 力学渣的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/104182282 广告建模 no
推荐系统 embedding 技术实践总结 - 腾讯技术工程的文章
揭开YouTube深度推荐系统模型Serving之谜 - 王喆的文章
YouTube深度学习推荐系统的十大工程问题 - 王喆的文章 -
重读Youtube深度学习推荐系统论文,字字珠玑,惊为神文 - 王喆的文章
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Factorization Machine笔记及Pytorch 实现
推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践
DeepFM全方面解析(附pytorch源码)
详解 Wide & Deep 结构背后的动机 - 刺猬的文章
wide&deep模型中为什么要将连续特征离散化?
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CTR预估之Wide&Deep和DeepFM - 张备的文章
见微知著,你真的搞懂Google的Wide&Deep模型了吗?
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