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来源：互联网 收集：自由互联 发布时间：2022-07-19
自己总结的笔记 ​​CTR预估模型演进笔记​​ 零、基础知识 ​​图解AUC和GAUC​​ 一、博客 2.1 基础框架 ​​推荐系统技术演进趋势：从召回到排序再到重排​​ 2.2 传统算法 ​​F


自己总结的笔记

  • ​​CTR预估模型演进笔记​​

    • 零、基础知识

  • ​​图解AUC和GAUC​​

    • 一、博客

    2.1 基础框架

  • ​​推荐系统技术演进趋势：从召回到排序再到重排​​

    • 2.2 传统算法

  • ​​FM：推荐算法中的瑞士军刀​​
  • ​​分解机(Factorization Machines)推荐算法原理(刘建平)​​
  • ​​(FM)谈谈工业界落地能力最强的机器学习算法​​
  • ​​深入FFM原理与实践(美团技术团队)​​

    • 2.3 最新进展

  • ​​2020年精排模型调研​​

    • 二、论文

  • ​​Ad-papers​​

    • 三、书籍

  • 《深度学习推荐系统》

    • 四、项目

  • ​​(github)DeepCTR​​


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