【推荐系统】推荐系统数据流的经典技术架构+微软、阿里、微软等10大深度学习CTR模型最全演化图谱
一、推荐、广告、搜索系统的区别？1.1 根本问题区别广告：广告算法的目标就是为了直接增加公司的收入搜索：围绕搜索词的信息高效获取问题的回应推荐：增加用户的参与度，提高用户粘性和留存率1.2 优化目标的区别广告：预估CTR和CVR，反向推导流量的价值搜索：看重能够把正确答案召回回来推荐&...
推荐系统专题 | CTR预测跨域处理的解决方案
1. 跨域处理的问题Q1：源域数据与目标域的id不完全重叠。比如源域中有ID=100002的用户，但目标域中就没有。解决方法：直接丢弃没有重叠的用户，使用不上这些数据Q2：源域数据与目标域重叠的id的曝光次数不一致（也就是行数不一致），无法直接拼接。比如ID=10000...
推荐系统专题 | MiNet：跨域CTR预测
面记录一篇跨域CTR预测的推荐系统文章笔记，在参考资料的基础上增加了点理解：paper：MiNet: Mixed Interest Network for Cross-Domain Click-Through Rate Prediction与上一篇提到的跨越召回模型不同，这一篇文章是用于解决跨域ct...
当个不“佛系”的推荐系统，CTR 预估要做哪些工作？
小叽导读：推荐系统如果“佛系”，用户就无法用更短时间找到想要的“宝贝”。为了提升用户的使用感受，提升推荐点击效率，推荐系统不能“佛系”。利用用户行为挖掘用户潜在兴趣已经成为推荐系统和在线广告预估系统中重要的环节。从2016年开始，阿里精准定向广告团队就开始在用户兴趣提取方向做了很多工作，并取得了一定...
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