標題：《TWIN: TWo-stage Interest Network for Lifelong User Behavior Modeling in CTR Predict...
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IP屬地：北京
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推薦系統(tǒng)遇上深度學習(一四三)-[快手]一致性終身用戶行為建模方法TWIN -
推薦系統(tǒng)遇上深度學習(一四二)-[微軟&復旦]CTR預估中的對比學習框架CL4CTR今天分享的論文為《CL4CTR: A Contrastive Learning Framework for CTR Prediction》奈懒，從特征表示角度入手声旺，將多種對比學習...
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推薦系統(tǒng)遇上深度學習(一三六)-[美團]基于強化學習的信息流廣告分配方法CrossDQN今天給大家介紹的是我們團隊今年發(fā)表在WWW2022上的論文CrossDQN，提出了一種基于強化學習的信息流廣告分配方法。這也是我個人在入職美團之后工作的主要方向。接下來我將對...
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推薦系統(tǒng)遇上深度學習(一三八)-[阿里]廣告點擊率預估中的外部性建模今天給大家分享的是阿里在KDD2022上中稿的論文。過往的廣告點擊率預估主要考慮廣告本身的特征，而忽略了相鄰展示的其他商家對其的影響场绿，因此本文的出發(fā)點主要是廣告點擊率預估中的...
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推薦系統(tǒng)遇上深度學習(一三五)-序列推薦中的特征粒度深度自注意力網(wǎng)絡從這篇開始，咱們陸續(xù)來介紹幾篇推薦系統(tǒng)中特征建模的文章嫉入。今天要介紹的是19年的一篇文章焰盗，算是比較早的一篇在特征上進行建模的論文，對現(xiàn)在的一些建模方式具有一定的借鑒意義劝贸，一起來...
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推薦系統(tǒng)遇上深度學習(一二七)-[谷歌]用于點擊率預估消偏的交叉位置注意力機制今天給大家分享的是谷歌發(fā)表的一篇用于點擊率預估中消除位置偏差的論文姨谷，除考慮位置本身的影響外，還考慮了相鄰位置及展示的item的交叉影響映九，一起來看一下梦湘。 1、背景 在點擊率預估...
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推薦系統(tǒng)遇上深度學習(一二五)-[阿里]CTR預估中的端到端用戶行為檢索今天給大家?guī)硪黄⒗镌陂L用戶行為序列建模中的探索件甥，前面也介紹過SIM和UBR4CTR兩篇論文捌议，均是通過兩階段檢索的思路，從長用戶行為序列中選擇與目標item相關的用戶行為引有，...
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推薦系統(tǒng)遇上深度學習(一二二)-[阿里]通過孿生掩碼層來高效的學習特征表示向量今天給大家介紹阿里在CIKM2021上發(fā)表的一篇關于Embedding的論文瓣颅，本文的標題是從阿里媽媽技術復制過來的（共有6篇論文入選，可參考https://zhuanlan....
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推薦系統(tǒng)遇上深度學習(一二零)-[微博]使用上下文信息來優(yōu)化特征嵌入的CTR預估框架今天給大家分享一篇來自微博的點擊率預估論文譬正，借鑒NLP領域的ELMO和Bert的思想宫补，提出了一種使用上下文信息來優(yōu)化特征嵌入的CTR預估框架，一起來看一下曾我。 1粉怕、背景 特征交...