1. 前言 A/B测试常用于算法优化(推荐，广告，搜索等)，运营策略选择，UI设计等，是互联网产品迭代中最常用的评价手段。其核心思想是控制变量法，一般我们有A和B两个产品版本...
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从假设检验到A/B测试 -
阿里CAN：特征交互的新思路导读：全文约3300字，分为以下5个部分，请按需阅读。I. 研究背景：特征交互与笛卡尔积II. CAN的实现：模型结构，实现细节，多阶优化以及各模块间的独立性III. 实验结...
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PAL：华为对于广告推荐position bias问题的解决方案
论文地址：https://www.researchgate.net/publication/335771749_PAL_a_position-bias_aware_learn...
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没有实现过。你说的search特征主要指哪些呢？比如标题词，搜索关键词？这些应该要涉及一些nlp的处理。
入门必读：YouTube深度推荐系统
本论文发表于2016年，介绍了一个完整的推荐系统结构，包括离线训练和线上serving，也涵盖了许多算法落地的细节，工程性很强，建议反复阅读。 1. 简介 Youtube推荐...
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推荐系统架构梳理（一）：特征工程广告，搜索和推荐三大系统，可谓是现今各大互联网企业营收的三驾马车。这三个概念互相联系又各有区别。三者都致力于将优质的内容展现给用户，通过用户的点击、购买、观看等行为获取收益。...
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阿里SDM:用户长短期序列如何结合利用？论文地址：https://arxiv.org/abs/1909.00385v1 前言 在大规模推荐系统中，获取用户的精准偏好是一个基本问题。本论文提出了一种基于序列的深度匹配...
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Recommending What Video to Watch Next: A Multitask Ranking System最近陆续把一些文章搬到微信公众号上,之后的更新也会在公众号上同步进行. 欢迎搜索:DeepCTR 论文地址：https://dl.acm.org/doi/10.1145/32...
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用户微观行为在推荐系统中的应用业内人士都清楚特征工程在推荐系统中的重要性。要想开发出高质量的特征，必须要弄清楚其来源，用处，对用户的刻画等等方面。这篇文章对于微观行为特征的数据分析很详细，值得借鉴。 论文...
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Logistic Regression，Softmax以及Cross Entropy
I. Logistic Regression(LR) 1. 从线性回归说起 线性回归(Linear Regression)是一个回归模型，用线性关系来拟合输出和输入之间的关系...
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入门必读：YouTube深度推荐系统本论文发表于2016年，介绍了一个完整的推荐系统结构，包括离线训练和线上serving，也涵盖了许多算法落地的细节，工程性很强，建议反复阅读。 1. 简介 Youtube推荐...
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从FM到DeepFM：浅谈推荐系统中的模型演化近年来，embedding+DNN的模型组合成为了CTR预估任务的通用框架。本文分析总结一系列相关的模型，包括FM, FNN, PNN, Wide&Deep和DeepFM. ...
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tensorflow是如何求导的?最近陆续把一些文章搬到微信公众号上,之后的更新也会在公众号上同步进行. 欢迎搜索:DeepCTR 反向传播(Back Propagation)是深度学习最基础最核心的概念之一...
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推荐系统评价指标：AUC和GAUC
AUC是推荐系统中最常用的模型评价指标。基础概念要常看常新，最近复习了一遍AUC的概念，在此做个笔记。本文力求简洁系统地理解AUC的概念和计算方法，AUC在推荐/广告领域的局...
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BST: Behavior Sequence Transformer中的self attention过程详解用户历史行为中包含了丰富的信息，是刻画用户心智的重点特征。在推荐广告领域，如何挖掘用户行为序列中的有效信息是CTR预估等任务的重点。笔者在上一篇文章中介绍了DIN(Deep ...
