推荐系统论文阅读
- 推荐系统论文阅读（五十六)-Star：一个模型服务多个场景
- 推荐系统论文阅读（五十五)-美团：双重增强双塔召回模型
- 推荐系统论文阅读（五十四)-谷歌：改进的DCN-V2模型
- 推荐系统论文阅读（五十三)-基于多任务模型的蒸馏召回模型
- 推荐系统论文阅读（五十二)-序列推荐中的稀疏兴趣网络
- 推荐系统论文阅读（五十一)-受样本影响的FM模型
- 推荐系统论文阅读（五十)-基于用户检索序列的点击率预估模型
- 推荐系统论文阅读（四十八)-谷歌:修正双塔向量召回模型
- 推荐系统论文阅读（四十七)-DMIN:用户多兴趣演化网络
- 推荐系统论文阅读（四十六)-阿里主搜(TIEN):时间感知的兴趣
- 推荐系统论文阅读（四十五)-华为(PAL)：通过联合训练来消除p
- 推荐系统论文阅读（四十四)-微信看一看(RALM)：look-a
- 推荐系统论文阅读（四十三)-Comirec：阿里又一篇多兴趣召回
- 推荐系统论文阅读（四十二)-阿里：融合Match和Rank的DM
- 推荐系统论文阅读（四十一)-MIAN：阿里多细粒度特征交叉预估网
- 推荐系统论文阅读（四十)-UC广告(MiNet)：结合用户长短期
- 推荐系统论文阅读（三十九)-京东：特征维度内关系建模下的Embe
- 推荐系统论文阅读（三十八)-华为(TGCN)：邻域聚合？no！采
- 推荐系统论文阅读（三十七)-微信看一看(GraphTR):巧妙利
- 推荐系统论文阅读（三十六)-腾讯(FAT):利用胶囊网络和未来物
- 推荐系统论文阅读（三十五)-亚马逊：多样性互补商品的召回算法
- 推荐系统论文阅读（三十四)-京东：解耦可替代性和互补性的DecG
- 推荐系统论文阅读（三十三)-百度：谈谈召回任务中负样本的选取优化
- 推荐系统论文阅读（三十二)-多任务多场景下的MMoE模型
- 推荐系统论文阅读（三十一)-阿里妈妈：笛卡尔积特征交叉的探索CA
- 推荐系统论文阅读（三十)-微信：深度反馈网络-DFN
- 推荐系统论文阅读（二十九)-美团：利用历史交互数据改进对话推荐系
- 推荐系统论文阅读（二十七)-GraphSAGE：聚合方式的图表示
- 推荐系统论文阅读（二十六)-基于上下文时序注意力机制的序列推荐模
- 推荐系统论文阅读（二十五)-亚马逊：基于预训练的超大规模协同过滤
- 推荐系统论文阅读（二十四)-基于回话推荐的知识蒸馏模型
- 推荐系统论文阅读（二十三)-神经图协同过滤NGCF
- 推荐系统论文阅读（二十二)-基于多兴趣向量召回的Mind
- 推荐系统论文阅读（二十一)-DeepFM升级版xDeepFM
- 推荐系统论文阅读（二十)-阿里妈妈基于用户长序列历史行为的推荐S
- 推荐系统论文阅读（十九)-FaceBook基于Embedding
- 推荐系统论文阅读（十八)-阿里巴巴大规模商品的embedding
- 推荐系统论文阅读（十七)-阿里巴巴深度会话兴趣网络
- 推荐系统论文阅读（十五)-阿里巴巴：多任务学习模型 ESMM2
- 推荐系统论文阅读（十四)-DCN-Deep&Cross Netw
- 推荐系统论文阅读（十三)-YouTuBe深度神经网络推荐系统
- 推荐系统论文阅读（十二)-阿里巴巴的多任务学习模型ESMM
- 推荐系统论文阅读（十一)-Transformer在阿里BST论文
- 推荐系统论文阅读（十)-基于图神经网络的序列推荐算法
- 推荐系统论文阅读（九)-神经协同过滤(NCF)
- 推荐系统论文阅读（八)-embedding在Airbnb实时推荐
- 推荐系统论文阅读（七)-借鉴DSSM构建双塔召回模型
- 推荐系统论文阅读（六)-阿里巴巴深度兴趣进化网络DIEN
- 推荐系统论文阅读（五)-协同过滤算法
- 推荐系统论文阅读（四)-万能的DeepFM模型
