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Yahoo! 十三条 : 前端网页优化(13+1)条原则

据统计,有80%的最终用户响应时间是花在前端程序上,而其大部分时间则花在各种页面元素,如图像、样式表、脚本和Flash等的下载上,减少页面元素将会减少HTTP请求次数,这是快速显示页面的关键所在。 CSS Sprites方法可以组合页面中的图片到单个文件中,并使用CSS的background-image和background-position属性来现实所需的部分图片。 Inline images使用data:URL scheme在页面中内嵌图片,这将增大HTML文件的大小,组合inline images到用户的(缓存)样式表既能较少HTTP请求,又能避免加大HTML文件大小。 Combined files通过组合多个脚本文件到单一文件来减少HTTP请求次数,样式表也可采用类似方法处理,这个方法虽然简单,但没有得到大规模的使用。当页面之间脚本和样式表变化很大时,该方式将遇到很大的挑战,但如果做到的话,将能加快响应时间。

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WSDM'23 | CL4CTR:用于CTR预测的对比学习框架

现有点击率建模忽略了特征表征学习的重要性,例如,为每个特征采用简单的embedding层,这导致了次优的特征表征,从而降低了CTR预测性能。例如,在许多CTR任务中占大多数特征的低频特征在标准监督学习设置中较少被考虑,导致次优特征表示。本文引入了自监督学习来直接生成高质量的特征表征,并提出了一个模型不可知的CTR对比学习(CL4CTR)框架,该框架由三个自监督学习信号组成,以规范特征表征学习:对比损失、特征对齐和域一致性。对比模块首先通过数据增强构造正特征对,然后通过对比损失最小化每个正特征对的表征之间的距离。特征对齐约束迫使来自同一域的特征的表征接近,而域一致性约束迫使来自不同域的特征表征远离。

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