04 2019 档案
摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35465875 学习和预测用户的反馈对于个性化推荐、信息检索和在线广告等领域都有着极其重要的作用。在这些领域，用户的反馈行为包括点击、收藏、购买等。本文以点击率（CTR）预估为例，介绍常用的CTR预估模型，试图找出它们之间的关联和演化规律。
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摘要：https://www.tensorflow.org/guide/custom_estimators?hl=zh-cn 创建自定义 Estimator 本文档介绍了自定义 Estimator。具体而言，本文档介绍了如何创建自定义 Estimator 来模拟预创建的 Estimator DNNClas
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/42214716 本文是“基于Tensorflow高阶API构建大规模分布式深度学习模型系列”的第五篇，旨在通过一个完整的案例巩固一下前面几篇文章中提到的各类高阶API的使用方法，同时演示一下用tensorflow高阶API构建一个比较复杂的
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摘要：https://blog.csdn.net/gubenpeiyuan/article/details/82710163 TensorFlow 调试程序 tfdbg 是 TensorFlow 的专用调试程序。借助该调试程序，您可以在训练和推理期间查看运行中 TensorFlow 图的内部结构和状态，由
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摘要：https://blog.csdn.net/qq_23269761/article/details/81355383 1.协同过滤（CF）【基于内存的协同过滤】 优点：简单，可解释 缺点：在稀疏情况下无法工作 所以对于使用userCF的系统，需要解决用户冷启动问题 和如何让一个新物品被第一个用户发现
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摘要：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6370127.html 对于分解机(Factorization Machines，FM)推荐算法原理，本来想自己单独写一篇的。但是看到peghoty写的FM （https://blog.csdn.net/itplus/article
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摘要：https://blog.csdn.net/john_xyz/article/details/78933253 目录目录CTR预估综述Factorization Machines(FM)算法原理代码实现Field-aware Factorization Machines(FFM)算法原理代码实现De
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摘要：https://tech.meituan.com/2018/06/07/searchads-dnn.html 一、前言 在计算广告场景中，需要平衡和优化三个参与方——用户、广告主、平台的关键指标，而预估点击率CTR（Click-through Rate）和转化率CVR（Conversion Rate
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摘要：12月20日至23日，全球人工智能与机器学习技术大会 AiCon 2018 在北京国际会议中心盛大举行，新浪微博AI Lab 的资深算法专家 张俊林@张俊林say 主持了大会的 搜索推荐与算法专题，并带来演讲《FFM及DeepFFM模型在推荐系统的探索及实践》，分享了微博在FFM模型及DeepFFM
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摘要：http://www.fabwrite.com/deepfm 文章DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction介绍了一种深度学习模型，以实现点击率预估。用 tensorflow 试着写了 DeepFM,
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摘要：推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践 https://www.jianshu.com/p/152ae633fb00 1、FM背景 在计算广告和推荐系统中，CTR预估(click-through rate)是非常重要的一个环节，判断一个商品的是否进行推荐需要根据CTR预估的点击率来进行。在
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摘要：https://tech.meituan.com/2018/07/26/peisong-sys-arch-evolution.html 写在前面 美团配送自成立以来，业务经历了多次跨越式的发展。业务的飞速增长，对系统的整体架构和基础设施提出了越来越高的要求，同时也不断驱动着技术团队深刻理解业务、准确
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摘要：https://blog.csdn.net/App_12062011/article/details/88655589 这篇发表在 ACL 2018 上的论文来自于杜克大学 Lawrence Carin 教授的实验室。文章重新审视了 deep learning models（例如 CNN, LSTM
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摘要：https://tech.meituan.com/2019/03/14/information-flow-creative-optimization-practices.html 1. 引言 信息流是目前大众点评除搜索之外的第二大用户获取信息的入口，以优质内容来辅助用户消费决策并引导发现品质生活。整
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