标题：《TWIN: TWo-stage Interest Network for Lifelong User Behavior Modeling in CTR Predict...
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推荐系统遇上深度学习(一四三)-[快手]一致性终身用户行为建模方法TWIN -
推荐系统遇上深度学习(一四二)-[微软&复旦]CTR预估中的对比学习框架CL4CTR今天分享的论文为《CL4CTR: A Contrastive Learning Framework for CTR Prediction》，从特征表示角度入手，将多种对比学习...
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推荐系统遇上深度学习(一三六)-[美团]基于强化学习的信息流广告分配方法CrossDQN今天给大家介绍的是我们团队今年发表在WWW2022上的论文CrossDQN，提出了一种基于强化学习的信息流广告分配方法。这也是我个人在入职美团之后工作的主要方向。接下来我将对...
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推荐系统遇上深度学习(一三八)-[阿里]广告点击率预估中的外部性建模今天给大家分享的是阿里在KDD2022上中稿的论文。过往的广告点击率预估主要考虑广告本身的特征，而忽略了相邻展示的其他商家对其的影响，因此本文的出发点主要是广告点击率预估中的...
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推荐系统遇上深度学习(一三五)-序列推荐中的特征粒度深度自注意力网络从这篇开始，咱们陆续来介绍几篇推荐系统中特征建模的文章。今天要介绍的是19年的一篇文章，算是比较早的一篇在特征上进行建模的论文，对现在的一些建模方式具有一定的借鉴意义，一起来...
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推荐系统遇上深度学习(一二七)-[谷歌]用于点击率预估消偏的交叉位置注意力机制今天给大家分享的是谷歌发表的一篇用于点击率预估中消除位置偏差的论文，除考虑位置本身的影响外，还考虑了相邻位置及展示的item的交叉影响，一起来看一下。 1、背景 在点击率预估...
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推荐系统遇上深度学习(一二五)-[阿里]CTR预估中的端到端用户行为检索今天给大家带来一篇阿里在长用户行为序列建模中的探索，前面也介绍过SIM和UBR4CTR两篇论文，均是通过两阶段检索的思路，从长用户行为序列中选择与目标item相关的用户行为，...
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推荐系统遇上深度学习(一二二)-[阿里]通过孪生掩码层来高效的学习特征表示向量今天给大家介绍阿里在CIKM2021上发表的一篇关于Embedding的论文，本文的标题是从阿里妈妈技术复制过来的（共有6篇论文入选，可参考https://zhuanlan....
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推荐系统遇上深度学习(一二零)-[微博]使用上下文信息来优化特征嵌入的CTR预估框架今天给大家分享一篇来自微博的点击率预估论文，借鉴NLP领域的ELMO和Bert的思想，提出了一种使用上下文信息来优化特征嵌入的CTR预估框架，一起来看一下。 1、背景 特征交...