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(一四一)-[快手]移动端实时短视频推荐今天给大家带来CIKM2022应用研究方向最佳论文-来自于快手团队的《Real-time Short Video Recommendation on Mobile Devic...
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推荐系统遇上深度学习(一四零)-[美团]基于“采样”的超长行为序列建模方法SDIM今天给大家带来的是美团在CIKM2022上中稿的论文，重点关注于CTR预估中的超长用户行为序列建模。与SIM、ETA这类基于“检索”的建模范式不同，论文提出了一种简单而且有效...
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推荐系统遇上深度学习(一三九)-[阿里]商品属性变化感知的分层注意力演化网络CAEN今天给大家带来Recsys2022上阿里中稿的一篇文章。商品的属性如价格，评分等对于用户在电商场景下的行为决策起着较为重要的作用，但过往的推荐系统大都关注用户历史行为的建模，...
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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(一三七)-[阿里]广告精排和创意优选联合优化今天分享的是阿里在SIGIR2022中稿的一篇短文，主要关注点在于对广告推荐链路中精排阶段和创意优选阶段的优化，一起来看一下。 1、背景 广告系统中，创意（如标题和图片）包含...
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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(一三四)-[阿里]对抗过滤建模用户长期行为序列今天给大家带来一篇SIGIR2022上阿里中稿的一篇短文，主要研究在建模用户长期兴趣时，如何对用户的长行为序列中噪声进行过滤，选择topK的有用的行为用于CTR预估。论文提出...
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推荐系统遇上深度学习(一三三)-[京东]搜索广告点击率预估中的候选商品隐式感知建模今天给大家分享京东的一篇CTR预估的论文，用于建模页面上下文（用户感知到的其他展示的item）对于目标item是否点击的影响。但是在精排阶段，往往采用point-wise预估...
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推荐系统遇上深度学习(一三二)-[阿里]点击率预估中的自适应参数生成网络今天给大家分享一篇阿里发表的关于神经网络中网络参数自适应生成的文章，不仅可以做到不同的样本有不同的网络参数，同时通过拆分矩阵等操作大大提升了推理性能，一起来学习一下。 1、背...
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推荐系统遇上深度学习(一三一)-[蚂蚁金服]信息流推荐中局部视野感知的重排序方法今天来分享一篇蚂蚁金服在WSDM2022中稿的重排序的文章，建模用户在浏览过程中自上而下的全局item相互影响以及局部视野范围内item的相互影响，一起来学习一下。 1、背景...
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推荐系统遇上深度学习(一三零)-[阿里]电商搜索CTR预估中页面级反馈建模今天来介绍一篇阿里在WSDM2022上中稿的文章，与之前的用户兴趣建模的论文引入单点用户行为序列不同，本文引入了页面级的用户行为序列，充分建模用户反馈的上下文信息和页面兴趣演...
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推荐系统遇上深度学习(一二九)-基于物品属性的用户关注列表序列推荐今天给大家带来的是WSDM 2022上eBay中稿的一篇文章，题目为《Sequential Modeling with Multiple Attributes for Wat...
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推荐系统遇上深度学习(一二八)-深度交叉注意力乘积网络DCAP本文是2022年的第一篇文章，给大家带来CIKM2021上中稿的一篇文章，提出了Deep Cross Attentional Product Network（以下简称DCAP...
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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(一二六)-[华为]信息共享的并行化深度CTR模型今天给大家带来一篇华为在CIKM2021上中稿的文章。通过在并行CTR预估模型引入信息共享机制来提升特征交互的效果，一起来看一下。 1、背景 CTR预估中的特征交互可以分为显...
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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(一二四)-[美团]面向大规模推荐系统的双重增强双塔模型各位小伙伴们中秋快乐吖！今天给大家带来一篇美团在DLP-KDD 2021上中稿的一篇论文，主要的出发点是解决双塔模型中两塔之间缺乏信息交互，以及在美团首页推荐中，面临多场景、...