CTR预估起源于计算广告，因为关系到真金白银的定价问题，因此要求预估出来的CTR必须“绝对准确”。这是因为，假如给一个用户准备了A/B/C三个广告，那么无论预测CTR是0.9、0.8、0.6，还是0.5、0.4、0.3都不影响三个广告的展现顺...

本文主要记录切换项目至TF2.0+后使用TFRecordDataset保存训练数据与使用estimator建模及后续的模型或者checkpoint加载使用预测的一些基本方法及踩过的坑。

作为【推荐系统】系列文章的第七篇，将以CIKM2020中的一篇论文“Search-based User Interest Modeling with Lifelong Sequential Behavior Data for Click-Through Rate Prediction”作为今天的主角，主要介绍针对Lif......

内存回收机制：就是释放掉在内存中已经没有用的对象，要判断怎样的对象是没用的，有两种方法：

CIKM是信息检索、知识管理和数据库领域中顶级的国际学术会议，自1992年以来，CIKM成功汇聚上述三个领域的一流研究人员和开发人员，为交流有关信息与知识管理研究、数据和知识库的最新发展提供了一个国际论坛。大会的目的在...

链接：https://www.zhihu.com/question/364517083

xDeepFM用改良的DCN替代了DeepFM的FM部分来学习组合特征信息，而FiBiNET则是应用SENET加入了特征权重比NFM，AFM更进了一步。在看两个model前建议对DeepFM, Deep&Cross, AFM，NFM都有简单了解，不熟悉的可以看下文章最后其他m...

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“...

我们能教会机器人总结概括他们的学习吗？如何使算法变得更加通俗易懂？孩子的学习方式对AI有借鉴意义吗？在HAI的秋季会议上，学者们讨论了人工智能从人类智能中学习的新方法。...

今天继续来介绍CIKM20上有关推荐系统的论文。本文介绍的是京东和百度的研究人员发表的有关在大规模电商推荐系统的多目标排序上的工作。论文将兴趣建模、多任务学习、偏置学习等几部分进行融合，提出了DMT模型（Deep Mult...