# AlgoNotes
**Repository Path**: shine2010/AlgoNotes
## Basic Information
- **Project Name**: AlgoNotes
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No
## Statistics
- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2021-09-28
- **Last Updated**: 2021-09-28
## Categories & Tags
**Categories**: Uncategorized
**Tags**: None
## README
# 浅梦的学习笔记 公众号文章汇总

## 目录
- [排序&CXR预估](#排序CXR预估)
- [召回匹配](#召回匹配)
- [用户画像&特征工程](#用户画像特征工程)
- [精彩讨论&知识沉淀](#精彩讨论知识沉淀)
- [推荐搜索综合](#推荐搜索综合)
- [计算广告](#计算广告)
- [大数据](#大数据)
- [图算法](#图算法)
- [NLP&CV](#NLPCV)
- [求职面试](#求职面试)
公众号:浅梦的学习笔记
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微信:deepctrbot
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## 排序&CXR预估
- [CTR预估在动态样式建模和特征表达学习方面的进展](https://mp.weixin.qq.com/s/rD7xAWdT6Ui4cQiCABry4Q)
- [[SIGIR2021] StackRec框架:加速训练100层序列推荐模型](https://mp.weixin.qq.com/s/gTInGsPeiqTgQoiK-UrSjA)
- [腾讯音乐:全民K歌推荐系统架构及粗排设计](https://mp.weixin.qq.com/s/f61PVZ-2qlVcQE09aImpyg)
- [京东搜索在线学习探索实践](https://mp.weixin.qq.com/s/EI4_PQYHIb82Bu8HOhCL6g)
- [阿里 at SIGIR’2021 | 粗排模型如何进行性能与效率的权衡](https://mp.weixin.qq.com/s/OlTy3OrHduL9yznQ8M_cXA)
- [多目标排序在快手短视频推荐中的实践](https://mp.weixin.qq.com/s/t6jo5R2Q-PKdjJLeoqiGQA)
- [深度学习在省钱快报推荐排序中的应用与实践](https://mp.weixin.qq.com/s/c-hbK9eRbK-lrNJNw7RMFw)
- [深度学习多目标优化的多个loss应该如何权衡](https://mp.weixin.qq.com/s/RIxxtMqdb6yJKLorg_WjrA)
- [IJCAI2020 | 双重样本感知的因子分解机(附代码)](https://mp.weixin.qq.com/s/Erp3P2En_A0pLuWfpB-OaA)
- [深度排序模型在淘宝直播的演进与应用](https://mp.weixin.qq.com/s/XcyePFhN1G1rpBrouxTvyQ)
- [阿里粗排技术体系与最新进展](https://mp.weixin.qq.com/s/TVCgH_B_d5T0hWuXfgnRQA)
- [TensorFlow Estimator 模型从训练到部署](https://mp.weixin.qq.com/s/ZNs0eEOCSR-0HOd5lM3ekg)
- [多任务学习在推荐算法中的应用](https://mp.weixin.qq.com/s/4e7gwpP3XHBAMNX9M0nRgw)
- [浅谈Learning to Rank中的RankNet和LambdaRank算法](https://mp.weixin.qq.com/s/AWXD21HU8gFSbX6F5fHmtQ)
- [线上线下效果一致性杂谈](https://mp.weixin.qq.com/s/Lwnl5W2ZS3CjxrA46yMwyw)
- [多目标推荐场景下的深度学习实践](https://mp.weixin.qq.com/s/gY3fIkCjuMOS4iEUlu2Cwg)
- [推荐系统中模型训练及使用流程的标准化](https://mp.weixin.qq.com/s/mFWhv6ykGFc6g40GGuzYOQ)
- [增量学习在CTR模型训练中的实践](https://mp.weixin.qq.com/s/Fig--BPEu4BQWA29eJS8yQ)
- [深度学习技术在美图个性化推荐的应用实践](https://mp.weixin.qq.com/s/w8kHpVFMJp9uS-txsRIiWQ)
- [UC 信息流推荐模型在多目标和模型优化方面的进展](https://mp.weixin.qq.com/s/pcykXIVYw9-hvobpcDANyA)
- [序列检索系统在淘宝首页信息流重排中的实践(文末下载重排经典论文合集)](https://mp.weixin.qq.com/s/jL6Cp31DG_3H9IK5xEjPQQ)
- [大幅提升训练性能,字节提出新型分布式DNN训练架构](https://mp.weixin.qq.com/s/kNX0P5BSFNbxgzMZuI51AQ)
- [腾讯FAT | 未来感知的多样化趋势推荐框架](https://mp.weixin.qq.com/s/jvWJuC0O9eVUb-o2PUSe8w)
- [推荐系统rerank模型梳理&论文推荐](https://mp.weixin.qq.com/s/Xc38VtbzAzyHL8Idfs4iyA)
- [DCN-M:Google提出改进版DCN,用于大规模排序系统的特征交叉学习(附代码)](https://mp.weixin.qq.com/s/0qidwbxyfTkODTw2DIiRWw)
- [分类模型与排序模型在推荐系统中的异同分析](https://mp.weixin.qq.com/s/pM2dDVT7gLWbAxxMU011BQ)
- [推荐系统中的排序学习](https://mp.weixin.qq.com/s/qQGFthzM5NAwk-8Wpgg_Rg)
- [CIKM20 | 阿里MiNet:跨域点击率预估混合兴趣模型](https://mp.weixin.qq.com/s/jkGb_qkfmEOEs030ZRIJIw)
- [KDD19 | 微软DeepGBM:使用树蒸馏提升在线预测任务下深度模型效果](https://mp.weixin.qq.com/s/NBVPlFGO12PhMTF0dUL2hw)
- [推荐系统rank模块-Online Learning](https://mp.weixin.qq.com/s/eKoFhICd45B8hSsEWXO4Gw)
- [IJCAI19 | 推荐系统论文DSIN:Deep Session Interest Network](https://mp.weixin.qq.com/s/kGWiRH6ntSmNTLhAG49AbQ)
- [Life-long兴趣建模视角CTR预估模型:Search-based Interest Model](https://mp.weixin.qq.com/s/1bfgx2syzt-ol-Qw3ZO7Yg)
- [Ctr 预估之 Calibration](https://mp.weixin.qq.com/s/pWmxVhN77W10UrHgCiffGA)
- [AAAI20 | 阿里DMR:融合Match中协同过滤思想的深度排序模型](https://mp.weixin.qq.com/s/48yKFGtV0_Jo4ntGfNUR7w)
- [线下auc涨,线上ctr/cpm跌的原因和解决办法
](https://mp.weixin.qq.com/s/0NnJ4a87sTwJjfcMcEFVjg)
- [【视频讲解】DeepCTR中的xDeepFM原理和实现](https://mp.weixin.qq.com/s/t4gwYkw3yoxAwhLGeqsh7g)
- [【视频讲解】DeepCTR中的Deep&Cross Net原理和实现
](https://mp.weixin.qq.com/s/f-cCowZAM5mQbkwFkrC8VA)
- [【视频讲解】DeepCTR中的Wide&Deep原理和实现
](https://mp.weixin.qq.com/s/FQairytK3xqlDG2nDwEY1g)
- [【视频讲解】DeepCTR中的DeepFM原理和实现](https://mp.weixin.qq.com/s/Xa9rxEC4IGhaAFRJ5HdPfw)
- [常见CTR论文挑刺
](https://mp.weixin.qq.com/s/4Jbqp0z7y4G5yF4EFJMamw)
- [万字长文梳理CTR预估模型发展过程与关系图谱
](https://mp.weixin.qq.com/s/TEi9SzeKh7YK84oO1v2wFA)
- [Evolution of CTR prediction models
](https://mp.weixin.qq.com/s/3CP_CZp8GcDwjluOq1tEVg)
- [AAAI19 | 谷歌SNR: 灵活参数共享的多任务学习网络
](https://mp.weixin.qq.com/s/FN4MjH9AmgfcjnZBHeRAKw)
- [CIKM19 | 如何刻画用户的多样兴趣——阿里MIND阅读笔记](https://mp.weixin.qq.com/s/kgkw4INFbcf98gwHUAfimw)
- [CIKM19 | Fi-GNN 通过图神经网络建模特征交互作用来进行CTR预测
](https://mp.weixin.qq.com/s/lVTteAO4zULPcJitfsD8LQ)
- [WWW18 | TEM:结合GBDT叶节点嵌入的可解释推荐模型](https://mp.weixin.qq.com/s/SEvfWmaoJKLChRZhlbECIg)
- [教你玩转deepctr的FLEN模型& Kaggle Avazu实验对比
](https://mp.weixin.qq.com/s/EO49-cKEPtEBTrj3GR49yw)
- [浅谈流式模型训练体系](https://mp.weixin.qq.com/s/Me1WAMdNaTURwOoYx3djRQ)
- [【CTR预估】FLEN: 一种时空高效的利用特征场信息缓解梯度耦合的CTR预测模型
](https://mp.weixin.qq.com/s/zChpiwv3RCILlaqEKmB8Og)
- [【CTR预估】CTR模型如何加入稠密连续型和序列型特征?
](https://mp.weixin.qq.com/s/ECn5kCrx7WtD0wpuGF_YwQ)
- [【CTR预估】你真的需要 pairwise LTR吗?速览搜索推荐中pointwise和pairwise方法
](https://mp.weixin.qq.com/s/EBRbZebLdLRx5R_ZwQwioA)
- [Learning to rank基本算法小结
](https://mp.weixin.qq.com/s/KDWuTQof-ma36aC1UB_34g)
## 召回匹配
- [模型化召回在陌陌社交推荐的应用和探索](https://mp.weixin.qq.com/s/TqKWhY-rr7l51h2WqG0CQw)
- [第四范式自动化推荐系统:搜索协同过滤中的交互函数](https://mp.weixin.qq.com/s/hIGxDMXV3OXOGuLtw38XnA)
- [阿里深度树匹配召回体系演进](https://mp.weixin.qq.com/s/2qFFkBUwcS1SqqPxKDhZxQ)
- [RALM: 实时 Look-alike算法在微信看一看中的应用](https://mp.weixin.qq.com/s/doCEZLrGjcioVJvxIe7Lgw)
- [推荐场景中召回模型的演化过程](https://mp.weixin.qq.com/s/MnH8aEhzFzbzfb4SajjRyg)
- [360展示广告召回系统的演进](https://mp.weixin.qq.com/s/s5HMqEmjhklMItpD-p0G8w)
- [字节跳动Deep Retrieval召回模型笔记](https://mp.weixin.qq.com/s/u8-iUcrWWVG8uWR5o-Wugg)
- [Embedding 技术在民宿推荐中的应用](https://mp.weixin.qq.com/s/yCugvGJw9-6-WLZumtJ-TA)
- [EMBEDDING 在大厂推荐场景中的工程化实践](https://mp.weixin.qq.com/s/8Mx8CznNBlJ6adlwXbcHXQ)
- [KDD18 | 阿里新一代召回系统TDM读后感](https://mp.weixin.qq.com/s/TgmVBA3SBmCvM8Z2jkjdrw)
- [再评Airbnb的经典Embedding论文](https://mp.weixin.qq.com/s/RF3g-6ecfpetbvEfA97YrA)
- [推荐系统召回层做离线评估的一种姿势](https://mp.weixin.qq.com/s/ECXz_GyVVsZdDJJeVPq4gA)
- [SIGIR20 | 一文综述Learning to Match各种方法对比](https://mp.weixin.qq.com/s/zDGPpwBdQrVOMG3lLjjXOw)
- [推荐系统主流召回方法综述](https://mp.weixin.qq.com/s/Kxf_VX8cyN4vvveEPB1mcg)
- [一文梳理推荐系统的中 EMBEDDING 的应用实践](https://mp.weixin.qq.com/s/2JuyVJos2RrqGKcVgZRZvA)
- [Faiss - 常见问题总结](https://mp.weixin.qq.com/s/Id1XVK86uabbXNRIuqWYLw)
- [CIKM18 | CFGAN:基于生成对抗网络的协同过滤框架](https://mp.weixin.qq.com/s/ltkCK0cbNWZjGSHXjaH29w)
- [从 Triplet loss 看推荐系统中文章Embedding](https://mp.weixin.qq.com/s/iJwNuaBm7TrEo2FEJPqx4w)
- [SDM(Sequential Deep Matching Model)的复现之路](https://mp.weixin.qq.com/s/FRh5iHrd6HfZ4-pF3bRxnw)
- [RecSys19 | 谷歌最新双塔DNN召回模型——应用于YouTube大规模视频推荐场景
](https://mp.weixin.qq.com/s/u-W3r0qgSejozdooERW9hg)
- [向量化召回在360信息流广告的实践
](https://mp.weixin.qq.com/s/LDcULfWi3ryYvUVtrp6Q7g)
- [DeepMatch :用于推荐&广告的深度召回匹配算法库
](https://mp.weixin.qq.com/s/sMSMmobMJ8WLiGxhFWvp0Q)
- [【DeepMatch教程】YoutubeDNN在MovieLen1M数据集上进行向量召回
](https://mp.weixin.qq.com/s/sMSMmobMJ8WLiGxhFWvp0Q)
- [KDD19 | 算法调研-微信看一看Embedding
](https://mp.weixin.qq.com/s/TWq5m_E6EUEtCeL7ma6Peg)
- [CIKM18 | Ripple Net:融合知识图谱的推荐模型
](https://mp.weixin.qq.com/s/-pzY_7lsmDzPC-REWp7zKA)
- [跨境电商Etsy如何使用交互行为类型进行可解释推荐](https://mp.weixin.qq.com/s/D9-jm4-cwcNjGGOfCyCtZg)
- [搜索推荐中的召回匹配模型综述(一)--传统方法
](https://mp.weixin.qq.com/s/4M1OkxeSC200qhlqequb2w)
- [搜索推荐中的召回匹配模型综述(二)--基于表示学习的深度学习方法](https://mp.weixin.qq.com/s/qd_qSdqnxwL55_S55OW3Fg)
- [搜索推荐中的召回匹配模型综述(三)--基于匹配函数学习的深度学习方法](https://mp.weixin.qq.com/s/dWvnqp5ZLe4rU_pWH2bnNQ)
## 用户画像&特征工程
- [⾼维特征的哈希技巧总结](https://mp.weixin.qq.com/s/mOTfkA_BIg0tx0p1S4hT1Q)
- [SIGIR20 | 超越用户embedding矩阵:用哈希对大型用户建模
](https://mp.weixin.qq.com/s/h0pK8b82rrerTwzDzOUW7A)
- [浅谈电商搜索推荐中ID类特征的统一建模:Hema Embedding解读](https://mp.weixin.qq.com/s/iMU2LPDadmVMgzUifw3-XA)
- [用户画像必会的行为偏好计算方法
](https://mp.weixin.qq.com/s/orT91nj1Xz3Lxe22--PqCw)
## 精彩讨论&知识沉淀
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.58](https://mp.weixin.qq.com/s/67ZxmFQC6WXpyOeM3SUARQ)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.57](https://mp.weixin.qq.com/s/8aSQ4FMkJmGrJOoWw6Kttg)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.56](https://mp.weixin.qq.com/s/A17wAVYro5GPMs3gTIuNgw)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.55](https://mp.weixin.qq.com/s/vOUOV1WpezwYHd6Uom92Tw)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.54](https://mp.weixin.qq.com/s/1hU9BKI1jdKCoed4Kk_57w)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.53](https://mp.weixin.qq.com/s/95gyuFUHUMF_XHwEJ8eoAg)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.52](https://mp.weixin.qq.com/s/mPGaPqyCGN9InkLrUfLfOA)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.51](https://mp.weixin.qq.com/s/T89yvg7jY-8DqZaa7uIsOA)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.50](https://mp.weixin.qq.com/s/HOHcG6wdBMa4Nk4q5f_Buw)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.49](https://mp.weixin.qq.com/s/d_KK-NuBWqrZyVCN_UmXxw)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.48](https://mp.weixin.qq.com/s/_7uwa5Y2BA1RYeaQIJDsdQ)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.47](https://mp.weixin.qq.com/s/bp5ggrOG4ruWicQt9I6jIQ)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.46](https://mp.weixin.qq.com/s/-Mx_RfBRQwTN80G0pQFBBw)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.44](https://mp.weixin.qq.com/s/HkIFqKcfo8ZlHCw5FDX2bA)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.45](https://mp.weixin.qq.com/s/-Mx_RfBRQwTN80G0pQFBBw)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.43](https://mp.weixin.qq.com/s/B3kowDCwy6x-0RQijSiHgQ)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.42](https://mp.weixin.qq.com/s/DykzQzuH1QTnX-jNylc0gQ)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.41](https://mp.weixin.qq.com/s/Ip_gkjPYOSpGc9STFnZBEw)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.40](https://mp.weixin.qq.com/s/YPUI1vZYZsavzwJ_rA9piQ)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.39](https://mp.weixin.qq.com/s/C_BO0z185w2LY7IsIaNWHA)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.38](https://mp.weixin.qq.com/s/QaZs3MrhpfvZhDg9xBTOYw)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.37](https://mp.weixin.qq.com/s/FbHH9HqPz9vJIG_rowmbtQ)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.36](https://mp.weixin.qq.com/s/iiRKtifgwm4XASDkNInXgw)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.35](https://mp.weixin.qq.com/s/gfVb-dAcTDYio1OsCfWcug)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.34](https://mp.weixin.qq.com/s/2__kgvMgaNoLIUSp7m2u9w)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.33](https://mp.weixin.qq.com/s/rzhXBGJsiHEbVmA-FwYNuw)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.32](https://mp.weixin.qq.com/s/RRdOfmDxDeliYNoXLJzVZQ)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.31](https://mp.weixin.qq.com/s/HPcKSjRs8uJQx6MtHvwamA)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.30](https://mp.weixin.qq.com/s/GhFihsReXsiEA_5S8AxAYQ)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.29](https://mp.weixin.qq.com/s/SBpph290DmIuQ02ZNmM7YQ)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.28](https://mp.weixin.qq.com/s/mcB7GhlQCbh90DZRwcnoOA)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.27](https://mp.weixin.qq.com/s/cchaL9rYnBC2xYWH8jYUfQ)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.26](https://mp.weixin.qq.com/s/38Z3UurANovtoaQ0epteeQ)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.25](https://mp.weixin.qq.com/s/QWnaS_Uc9KLyj8Bpwg6Uzw)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.24](https://mp.weixin.qq.com/s/T-JzLUiANLT1AhakF6qb2g)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.23](https://mp.weixin.qq.com/s/dureUyE3SyycP0L0VkPznw)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.22](https://mp.weixin.qq.com/s/trNuT-EDSW6zqNVVEgbgzg)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.21](https://mp.weixin.qq.com/s/pfw1yeed7hGK-Q6nyGQx-w)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.20](https://mp.weixin.qq.com/s/C4A_mmaAFnPZOky382XaSw)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.19](https://mp.weixin.qq.com/s/0UUcplCtgd7AGK5JASoKZA)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.18](https://mp.weixin.qq.com/s/kUGMR2ty_urF5j8vjGQ_DQ)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.17](https://mp.weixin.qq.com/s/AMzOcQyURtnS5axCdYx6UQ)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.16](https://mp.weixin.qq.com/s/7qsRtLs4AtmAOrBUHuxf9g)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.15](https://mp.weixin.qq.com/s/0McGiE9REhaEz3QoYT7-YQ)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.14](https://mp.weixin.qq.com/s/taxzzaYlRHmjW_pPC02vQA)
- [学习交流小组精彩内容摘要 No.13](https://mp.weixin.qq.com/s/1XZMAYPHPCGjerA1iJl9Ag)
- [学习交流小组精彩内容摘要(06.12-06.18)](https://mp.weixin.qq.com/s/minWDYM8b7Ek-Vb3FPuelw)
- [学习交流小组精彩内容摘要(06.09-06.11)](https://mp.weixin.qq.com/s/j6O8KzYWsxW-5fWbyz-hOg)
- [学习交流小组精彩内容摘要(06.05-06.08)](https://mp.weixin.qq.com/s/SNmiDDCJiskRlBqLXuV0kg)
- [学习交流小组精彩内容摘要(05.31-06.04)](https://mp.weixin.qq.com/s/jvqfxonEBlrrkobHfxZ8PA)
- [学习交流小组精彩内容摘要(05.25-05.30)](https://mp.weixin.qq.com/s/uJqY_DYEAwKI0fHA7s8pXg)
- [学习交流小组精彩内容摘要(05.21-05.24)](https://mp.weixin.qq.com/s/_pgnB7zioxxX5A_hxV52lw)
- [学习交流小组精彩内容摘要(05.18-05.20)](https://mp.weixin.qq.com/s/yaimSlvmG6kseqSLY6hcXQ)
- [学习交流小组精彩内容摘要(05.14-05.17)](https://mp.weixin.qq.com/s/dpugb2_3i4M31FWYuFcd5Q)
- [学习交流小组精彩内容摘要(05.08-05.13)](https://mp.weixin.qq.com/s/SLafxvWm5izflGJX6qe7vA)
- [学习交流小组精彩内容摘要(01.21-02.06)](https://mp.weixin.qq.com/s/mvFv907DiICFV8tTB_9EYA)
- [学习交流小组精彩内容摘要(01.13-01.20)](https://mp.weixin.qq.com/s/WjzvyUmOissSSGITS34UZQ)
- [学习交流小组精彩内容摘要(01.04-01.12)](https://mp.weixin.qq.com/s/m3Az_8aE9KYbYH5CcOuoyA)
## 推荐搜索综合
- [阿里文娱搜索算法实践与思考](https://mp.weixin.qq.com/s/DjcI3vEflvfWs9cMDX-BkA)
- [Bandit算法在携程推荐系统中的应用与实践](https://mp.weixin.qq.com/s/KFrSbRuY7k4fwulqg5go1Q)
- [深度学习在阿里B2B电商推荐系统中的实践](https://mp.weixin.qq.com/s/j492S2zvhSTmXX4uYu9fyg)
- [如何将知识图谱引入推荐系统?](https://mp.weixin.qq.com/s/knSgjT_aDZ7UMgNHdzcmtw)
- [【微软】深度学习推理系统,45页ppt](https://mp.weixin.qq.com/s/8t6YcBj-bNUxPPVIig8-iw)
- [如何构建A/B测试系统,其核心功能有哪些?](https://mp.weixin.qq.com/s/68sMYxXu9toLAprG8S0Mmw)
- [美图个性化推送的 AI 探索之路](https://mp.weixin.qq.com/s/i-5T_10t40UyYchw3VmZ1A)
- [信息流推荐在凤凰新闻的业务实践](https://mp.weixin.qq.com/s/eXYkTzN0nvj15UsiiUPvbQ)
- [汽车之家推荐系统排序算法迭代之路](https://mp.weixin.qq.com/s/WPZtHRTm2LbPJgpWkUnOOw)
- [WWW21最新「深度学习推荐系统」教程,230页PPT阐述深度强化学习、自动机器学习和GNN在推荐系统应用进展](https://mp.weixin.qq.com/s/UDQlwCva1a4IN0E9s_0Y8Q)
- [Query 理解和语义召回在知乎搜索中的应用](https://mp.weixin.qq.com/s/467B2scLH_SOgqByjeI1fQ)
- [腾讯信息流内容理解技术实践](https://mp.weixin.qq.com/s/IVmwbFQvNjCz3D_c8qimwQ)
- [如何从 0 到 1 构建个性化推荐?](https://mp.weixin.qq.com/s/UjG0eEo9qk4ExO6VZodymA)
- [推荐生态中的bias和debias](https://mp.weixin.qq.com/s/4EY8E8LqUsfEGqC3xPSqeg)
- [推荐系统应该如何保障推荐的多样性?](https://mp.weixin.qq.com/s/6Zs0nM2HOZFBFsC0PUy_0A)
- [浅谈 UC 国际信息流推荐](https://mp.weixin.qq.com/s/ayN6t8buVqN6GLNyWky59A)
- [AutoML 在表数据中的研究与应用](https://mp.weixin.qq.com/s/RIoBHE8fopgMVZDYRBazGg)
- [推荐系统:石器与青铜时代](https://mp.weixin.qq.com/s/TWEMQL07n7jMJoYecUojww)
- [推荐系统衡量:ABtest 框架](https://mp.weixin.qq.com/s/85BBYJRbvpV9CqgYjW9Ayg)
- [低频少样本长验证周期场景下的算法设计](https://mp.weixin.qq.com/s/dwptlx8UGNq8-WzEWRLspA)
- [基于行列式点过程的推荐多样性提升算法](https://mp.weixin.qq.com/s/9DZvs82Da3kbfuUvpHuIdw)
- [推荐系统评价:什么是好的推荐系统](https://mp.weixin.qq.com/s/3DCkAAsl-CO1QmYDZz454A)
- [万字长文解读电商搜索——如何让你买得又快又好](https://mp.weixin.qq.com/s/1hc7G4eBSyk-b8Dv4FsYbg)
- [工业界推荐系统实用分析技巧](https://mp.weixin.qq.com/s/UUb7esHxhdauAdwNR8TwTQ)
- [KDD20 | 推荐系统论文一览](https://mp.weixin.qq.com/s/OIZm5UPv7f-I66vKBgyVEw)
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- [KDD CUP 2020之Debiasing赛道方案 (Rush)](https://mp.weixin.qq.com/s/Xz505pzM4U8k0vnQjkENrg)
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