本文介绍的论文名称是：《Representation Learning-Assisted Click-Through Rate Prediction》 论文下载地址为：https://arxiv.org/abs/1906.04365
摘要：本篇分享了多模态学习在CTR预估模型中的应用实践及效果展示。首先是背景介绍，通过多模态学习可以更好的处理多模态信息，从而得到更丰富的特征信息，可以更好的提升CTR模型效果；然后重点介绍了多模态学习在CTR模型中的应用实践及效果展示，主要包括多模态实验流程介绍、文本模态和图像模态的应用实践及效果展示和后续优化工作。对于想要将多模态学习应用到CTR预估模型中的小伙伴可能有所帮助。
【导语】：在本文中，阿里的算法人员同时考虑空间域信息和时间域信息，来进行广告的点击率预估。
深入理解推荐系统：Fairness、Bias和Debiasmp.weixin.qq.com
本文介绍的论文题目为：《Deep Spatio-Temporal Neural Networks for Click-Through Rate Prediction》
2022年3月28日，一家俄罗斯电信运营商在两个多小时内短暂地通告自己是推特流量的目的地，这可能是一起意外事件，也可能是一起企图劫持流量的事件。 全球知名的IT网络安全培训组织SANS Institute的Johannes Ullrich所说：“今天早些时候，RTComm.ru开始通告104.244.42.0/24，这是推特所使用的前缀。” 来自BGPStream的该页面显示了呈现这起事件或活动的情况： Ullrich指出：“劫持BGP前缀是阻止访问的一种方式，但它也可以用来拦截发送到相应IP地址的流量。
随着推荐算法逐渐的发展，大佬们的研究方向主要切分成了两部分：一个是对特征的调整，大家想尽办法挖掘特征中的隐含信息，寻找新的特征而且不断进行组合交叉，例如：FM、FFM系列的模型；另一个是对模型的结构调整，另一群人又想尽办法的寻找用户交易行为的特性，添加或优化各种模型结构，以便快速发现数据信息，例如：AFM、NFM以及我们今天要了解的DIN模型。
大规模机器学习工程上最大的挑战是模型的规模。在计算广告，推荐系统的场景下，运用Logistic Regression算法时常需要做特征交叉。原来两组，三组特征的数量可能并不是太大，但是通过交叉后可能会特征数会爆炸。例如，用户特征数1万，广告特征数1万，那么交叉后总特征数就是1亿，如果再与几十个广告位特征交叉，总特征数就会达到几十亿。有些情况下，特征交叉后，总数甚至能达到上千亿。特征数量的爆炸，也带来模型规模的爆炸，这给机器学习带来的挑战比庞大的训练数据量更大。 通常认为，当模型的规模超过单节点的容量后，基
编者：本文来自搜狗资深研究员舒鹏在携程技术中心主办的深度学习Meetup中的主题演讲，介绍了深度学习在搜狗无线搜索广告中的应用及成果。戳上面的“携程技术中心”（ctriptech）关注，可获知更多技术分享信息哦。 舒鹏老师的分享可点下面的视频看回放，下载演讲PPT请点击阅读原文。 搜索引擎广告是用户获取网络信息的渠道之一，同时也是互联网收入的来源之一，通过传统的浅层模型对搜索广告进行预估排序已不能满足市场需求。近年来，深度学习在很多领域得到广泛应用并已取得较好的成果，本次演讲就是分享深度学习如何有效的运用在
路由协议的目的是实现端点之间端到端的网络层连接，每个会话的端点之间总是有一个前向和反向路径选择。
摘要：本篇主要介绍了项目中用于商业兴趣建模的DSSM双塔模型。作为推荐领域中大火的双塔模型，因为效果不错并且对工业界十分友好，所以被各大厂广泛应用于推荐系统中。通过构建user和item两个独立的子网络，将训练好的两个“塔”中的user embedding 和item embedding各自缓存到内存数据库中。线上预测的时候只需要在内存中计算相似度运算即可。DSSM双塔模型是推荐领域不中不得不会的重要模型。
为什么会有两条线。有些场景的实时数据流比较难处理。比如说电商系统中，一笔订单在发生几天之后会产生推开，这种场景的实时数据是比较难处理，需要通过离线数据进行修正。还有比如说，点击对卖家进行收费，这会产生同行之间的恶性竞争，比如说卖家会故意点击对手卖家的商品产生不必要的广告费用。系统需要对这种行为进行监控，这种监控逻辑实时和离线都会存在，但有一些逻辑需要离线情况来计算。离线数据进行计算来达到最终数据一致性的标准。也有说法是根据更新的时效性，分位实时特征和离线特征两类，实时特征是秒级更新，离线特征多是天级任务或小时级任务更新。
今天分享的百度在SIGIR2021上中稿的一篇short paper，论文提出了结合门控机制的多任务学习模型（Gating-Enhanced Multi-Task Neural Networks，简称GemNN），一起来看一下。
关于APP广告预测转化率的经验分享。
点击率(CTR，Click-Through Rate)以及派生的各种用户行为概率(如商品购买率、推荐好友接受率、短视频3s曝光率等)是广告、推荐、搜索等互联网应用中大家耳熟能详的词汇。以点击率为例，如何建立高效的CTR预估模型是领域从业者们的核心能力，也是头部企业长期重兵投入、持续优化的核心技术。
MiNet: Mixed Interest Network for Cross-Domain Click-Through Rate Prediction(CIKM20)
2019 年 10 月 19 日，第十八届中国计算语言学大会「中国法研杯」相似案例匹配评测研讨会在云南昆明完美落幕。会上，清华大学刘知远副教授、中国科学院软件研究所韩先培研究员、幂律智能科技有限公司 CEO 涂存超博士等均出席了该会议。
本文主要研究了如何预测移动 App 广告点击率的问题，通过分析提供的数据集，采用 XGBoost 算法进行模型训练，并探讨了特征处理的方法，包括特征选择、特征降维等。最后总结了模型精度的提升方法，包括特征处理、算法优化等。
计算广告是互联网最重要的商业模式之一，广告投放效果通常通过曝光、点击和转化各环节来衡量，大多数广告系统受广告效果数据回流的限制只能通过曝光或点击作为投放效果的衡量标准开展优化.
导读：本次带给大家分享是阿里妈妈在2018年做的模型上的创新——深度兴趣演化网络（Deep Interest Evolution Network），分享将从以下几个方面展开——
An Active Inference Approach to Modeling Structure Learning: Concept Learning as an Example Case
期待已久的2020腾讯广告算法大赛终于开始了，本届赛题“广告受众基础属性预估”。本文将给出基本解题思路，以及最完备的竞赛资料，助力各位取得优异成绩！！！
在之前的youtube论文介绍中，曾经简单介绍过一些解决位置偏置的方法，本文来详细介绍下华为提出的解决广告推荐中位置偏置的方法。
与报纸、杂志、电视、广播这些传统的传播媒体广告相比，新生的互联网广告拥有天然优势：它能够追踪、研究用户的偏好，并在此基础上进行精准广告推荐和营销。
腾讯自研搭建了业界一流的太极机器学习平台，致力于让用户更加聚焦业务 AI 问题解决和应用，一站式的解决算法工程师在 AI 应用过程中特征处理，模型训练，模型服务等工程问题。结合对用户的习惯理解和功能沉淀，太极在产品层提供数据/特征工程，模型训练，模型服务三块。闭环了用户离线训练到在线服务的应用，包含了不同场景下的数据访问诉求，不同训练模型的诉求，在线服务可靠性的诉求。算法框架&组件层提供了机器学习、深度学习核心组件。可支持 10TB 级模型训练、TB 级模型推理和分钟级模型发布上线，扩展集群规模则可支持更大
在《当推荐系统遇上用户画像：你的画像是怎么来的？》一文中，我们介绍了怎么通过TF-IDF的方式得到用户的画像。而在本文中，我们来聊一下在搜索、推荐、计算广告系统中“画像是怎么用的？”。
品牌的出现并非无迹可寻，除了广告的投放外，供应链、品质与服务、信任成本、资源优势等参数，都能够成为品牌出现的决定条件。来自华盖资本的数据侠水瓜，就尝试通过数据分析为“独立大品牌”的出现机会构建一个通用的量化决策模型，并通过研究具体品类的特征，总结出更加细分的“投资策略”，希望对大家有所启发。
某大型金融数据公司（以下简称“公司”）核心为银行、保险、消费金融、信贷、互金等行业客户提供全套数据服务和解决方案，帮助此类对数据安全要求极高的客户将数据决策转化为业务决策。
Embedding，中文直译为“嵌入”，常被翻译为“向量化”或者“向量映射”。在整个深度学习框架中都是十分重要的“基本操作”，不论是NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）、搜索排序，还是推荐系统，或是CTR（Click-Through-Rate）模型，Embedding都扮演着重要的角色。
某大型金融数据公司（以下简称“公司”）核心为银行、保险、消费金融、信贷、互金等行业客户提供全套数据服务和解决方案，帮助此类对数据安全要求极高的客户将数据决策转化为业务决策。 公司重点系统包括需求私有化部署的PBOC征信报告特征解读系统、需求多种方式部署（公有云、私有化、混合式）的反欺诈评分系统等复杂技术和业务系统。 由于业务快速发展，公司原有IT已无法满足新需求对于产品开发效率和产品交付质量的超高要求，面临着以下痛点和瓶颈： PBOC征信报告特征解读系统交付场景复杂，客户对于交付质量要求极高，需要交付平台保
在实践中，特征工程目前依然是建模过程中最为核心的一块，也是提升最快最简单的部分；有些公司的搜索推荐团队只使用了embedding相关的信息，并希望通过embedding的交叉或者序列等信息建模得到最终的推荐结果，并没有加入非常多人为构建的特征。
今天我们学习下阿里的深度兴趣网络（Deep Interest Network，以下简称 DIN），目前很多应用在推荐系统中的模型，都是以 Embedding & MLP 的方法结合，这种方法相对传统机器学习有较好的效果提升，但是在其还是存在一些缺点：
拍卖机制设计一直是计算广告领域的核心问题，在本文中我们将机器学习和机制设计方法深度融合，提出一种基于深度神经网络建模的电商广告拍卖机制，并在满足 Value 最大化广告主激励兼容的机制解空间内实现多利益方目标的端到端优化。目前，该方法已应用于阿里妈妈展示广告场景，基于该工作撰写的论文已被国际会议 KDD 2021 接收。本文将对深度学习机制设计方法展开介绍，希望可以对从事相关工作的同学带来启发或帮助。
本文介绍的论文是《Practice on Long Sequential User Behavior Modeling for Click-Through Rate Prediction》 论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1905.09248 代码地址：https://github.com/UIC-Paper/MIMN/tree/master/script
首先明确一下问题，“特征工程在实际业务中的应用”，也就是领域业务知识和机器学习建模的相互结合。下面会对特征工程简单介绍，并且用自己工作中实际参与的项目给大家分享在银行贷款申请反欺诈场景&零售线上APP推荐场景的机器学习建模里，业务知识是如何帮助特征工程的。
知乎｜https://www.zhihu.com/people/xu-xiu-jian-33
今天分享一篇百度公司发表在SIGIR 2021的点击率预估方面的Short Research Paper论文。
作者：jediael_lu
一个单一的IP路由协议是管理网络中IP路由的首选方案。 Cisco IOS能执行多个路由协议，每一个路由协议和该路由协议所服务的网络属于同一个自治系统。 Cisco IOS使用路由重分发特性以交换由不同协议创建的路由信息。 一台路由器上运行多种路由协议并不意味着重分发就会自动进行，重分发必须被配置以后才能进行。 路由重分发通常在那些负责从一个AS学习路由，然后向另一个AS广播的路由器上进行配置。例如，一台路由器既运行OSPF又运行RIP，如果OSPF进程被配置为通告由RIP学习到的路由到OSPF AS中，那么这种做法就可以称为“重分发RIP”。 现实网络中的情况是存在多种路由协议的，并且这些网络要互联互通，那就必须至少有一台路由器运行多种路由协议来实现不同网络中的通信。因此，路由重分发的问题不可避免。 进行路由重分发时，不管是有类地址还是无类地址，都需要考虑每种路由协议的能力及特性，最常考虑的两个因素是度量值和管理距离。 1、度量值：代表距离，他们用来在寻找路由时确定最优路由。每一种理由算法在产生路由表时都会为每一条通过网络的路径产生一个数值（度量值），最小的值表示最优路径值。度量值的计算可以只考虑路径的一个特性，但更复杂的度量值是综合了路径的多个特性产生的。 一些常用的度量值有跳数、成本、带宽、时延、负载、可靠性、最大传输单元（MTU）等。 OSPF路由协议的度量值为成本，而RIP的度量值为跳数。 2、管理距离：管理距离是指一种路由协议的路由可信度。每一种路由协议按可靠性从高到低依次分配一个信任等级，这个信任等级就是管理距离。对于两种不同的路由协议到一个目的地的路由信息，路由器首先根据管理距离决定相信那个协议。 下图为Cisco IOS使用的默认管理距离（这个管理距离也可以理解为优先级，优先级低的优先选择）
导读：360展示广告平台始终关注广告投放效果，围绕广告后续优化问题先后开发了多款产品。随着产品规模的不断扩张，有关效果优化的新需求新问题不断产生。本文主要介绍了效果优化系统随业务发展的演进过程，聚焦如何使用算法解决客户痛点，实现广告投放智能化。使大家了解到展示广告算法团队如何分析业务，如何选择算法，如何优化系统的过程。
编者按：SDN-IP是ONOS上的一个应用程序，允许软件定义网络使用标准的边界网关协议（BGP）连接到外部网络。从BGP角度看，SDN网络表现为单一的自治系统（AS），其行为与任何传统的AS一样。基于
OSPF，ISIS，RIP等路由协议属于独自的自制系统，早期，多自治系统中间互访采用EGP网络，EGP没有考虑到路由优选和环路抵御的问题。仅仅考虑路由可达。
大家好，这里是NewBeeNLP。今天分享腾讯图神经网络与推荐预训练模型。主要包括以下几部分内容：
这是一个故事，关于错误地解释机器学习模型的危险以及正确解释所带来的价值。如果你发现梯度提升或随机森林之类的集成树模型具有很稳定的准确率，但还是需要对其进行解释，那我希望你能从这篇文章有所收获。
当地时间9月22日，微软在官网发布通告，与OpenAI合作，独家获取了GPT-3语言模型的使用许可。
时隔两年，这篇决赛方案梳理悄然登场，主要针对前十名的方案进行学习，17的腾讯赛算法是比较早的ctr比赛，很多方法都值得借鉴，同时也不乏有经典的操作。当时的我还没有开始参加数据竞赛，不过在之后的比赛中，也常分析这场经典赛事。接下来让我们回到两年前，以前来学习优秀方案。
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