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ICLR2023推荐系统投稿论文集锦
今年ICLR会议已经把审稿意见放出来了,特此整理了一下关于推荐系统相关的论文,总共筛选出24篇。值得说明的是,之前整理的顶会论文都是正式被接收的,比如NeurlPS2022推荐系统论文集锦与CIKM2022推荐系统论文集锦。这次由于ICLR是Open Review的,所以目前下文所列出的论文列表不是最终的接收列表,而是投稿列表。正因为如此,我们可以看到每篇论文的投稿过程,了解在投稿过程中所关注论文的审稿意见以及评分,并可以学习一下在投稿过程中如何与审稿人进行亲切友好的battle。下文整理了每篇文章的标题、目前获得的评分、论文链接以及论文摘要。大家可以通过链接获取论文的详细评审意见以及论文的原始文件。
石晓文
2022-12-30
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【技术干货】聊聊在大厂推荐场景中embedding都是怎么做的
“ 解读YouTube、Airbnb、Alibaba的三篇经典论文,总结Embedding在工业界的一些用法和技巧,这三篇论文亮点众多,提供的经验非常值得我们去细细品味和借鉴。这篇文章篇幅较多(2w字),几乎把三篇论文的重要内容都进行了解读和总结,需花点时间去研读,文中难免有错误和理解不对的地方,欢迎指正讨论!”
石晓文
2020-08-21
3.9K0
【推荐实践】阿里飞猪“猜你喜欢”推荐排序实践
导读:飞猪猜你喜欢排序模型由线性模型升级到端到端的深度模型,并进行了多个版本的迭代。本文分享模型迭代中的一些技术沉淀。
石晓文
2020-05-12
1.1K0
用户行为序列推荐模型
导读:今天我们谈谈用户行为序列上的推荐模型。首先我们对序列推荐问题做一个定义和描述,然后主要讲述可以用在序列推荐任务中的 NN 模型,最后给出一点个人看法以及文中相关的参考文献供参阅。
石晓文
2019-12-20
4.7K0
基于TensorFlow Serving的深度学习在线预估
随着深度学习在图像、语言、广告点击率预估等各个领域不断发展,很多团队开始探索深度学习技术在业务层面的实践与应用。而在广告CTR预估方面,新模型也是层出不穷:Wide and Deep[1]、DeepCross Network[2]、DeepFM[3]、xDeepFM[4],美团很多篇深度学习博客也做了详细的介绍。但是,当离线模型需要上线时,就会遇见各种新的问题:离线模型性能能否满足线上要求、模型预估如何镶入到原有工程系统等等。只有准确的理解深度学习框架,才能更好地将深度学习部署到线上,从而兼容原工程系统、满足线上性能要求。
石晓文
2019-11-13
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pandas_profiling:一行代码生成你的数据分析报告
笔者最近发现一款将pandas数据框快速转化为描述性数据分析报告的package——pandas_profiling。一行代码即可生成内容丰富的EDA内容,两行代码即可将报告以.html格式保存。笔者当初也是从数据分析做起的,所以深知这个工具对于数据分析的朋友而言极为方便,在此特地分享给大家。
石晓文
2019-10-11
7390
推荐系统遇上深度学习(四十九)-九篇阿里推荐相关论文汇总!
温故而知新!前面的四十八篇文章中,单单是阿里的文章咱们就写了九篇了。今天就来简单回顾一下!
石晓文
2019-06-05
1.5K0
推荐系统遇上深度学习(三十四)--YouTube深度学习推荐系统
看题目,相信大家都知道本文要介绍的便是经典的Youtube的深度学习推荐系统论文《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》,如果你之前已经读过该文章,那我们一起来回顾讨论一下;如果你没有读过这个文章,希望本文能够起到导读的作用,能够帮助你更好的理解文章!
石晓文
2019-05-05
1.2K0
强化学习AC、A2C、A3C算法原理与实现!
跟着李宏毅老师的视频,复习了下AC算法,新学习了下A2C算法和A3C算法,本文就跟大家一起分享下这三个算法的原理及tensorflow的简单实现。
石晓文
2018-12-21
3.5K0
手把手教你在windows7上安装tensorflow-gpu开发环境
今天是在畅游入职的第一天,没什么特别的任务安排,先给大家看一下畅游小本本上的一句话: 写的很有诗意有没有,小编也被这句话激励到了,撸起袖子来好好干! 第一天没有什么特别的任务,就是安装一下开发环境,对
石晓文
2018-04-11
1.5K0
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