阿里巴巴-数字经济下的算法力量 -2019.2-329页.pdf
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1、 目录 | 推荐、搜索推荐、搜索 蚂蚁金服核心技术:百亿特征实时推荐算法揭秘 . 1 0.综述. 1 1、弹性改造及优势 . 2 2、特征动态增删技术 . 4 3、模型压缩和稳定性 . 9 4、工程实现和效果 . 11 5、未来工作 . 12 IJCAI 论文 |打破传统搜索排序,阿里首次提出商品间相互影响的全局排序法 . 14 1、前言. 14 2、全局排序方法 . 15 3、实验效果 . 18 4、结论 . 21 SIGIR 阿里论文 | 一种端到端的模型:基于异构内容流的动态排序 . 23 1、研究背景 . 23 2、所提出的算法 . 24 3、实验结果 . 27 SIGIR 阿里论文
2、| 可视化理解深度神经网络 CTR 预估模型 . 29 1、背景 . 29 2、平台介绍 . 30 3、算法实验 . 31 4、泛化效果与神经元状态波动 . 31 5、特征影响力 . 32 6、隐层的效用与其信息表征 . 33 7、隐层的效用与其表征再建模 . 33 8、小结 . 34 机器如何“猜你喜欢”?深度学习模型在 1688 的应用实践 . 36 1、背景. 36 2、模型简介 . 38 3、训练数据 . 43 4、实验结果 . 44 5、调参经验 . 45 6、总结. 46 为电商而生的知识图谱,如何感应用户需求? . 48 1、背景. 48 2、知识体系 . 54 3、技术框架 .
3、 56 4、后期规划 . 60 IJCAI 论文 | 基于改进注意力循环控制门,品牌个性化排序 . 61 1.1 引言 . 61 1.2 相关工作 . 64 1.3 任务定义和模型适配 . 65 1.4 品牌级排序系统 . 67 1.5 离线实验 . 72 1.6 线上实验 . 75 1.7 小结 . 76 火箭发射:点击率预估界的“神算子”是如何炼成的? . 79 1、摘要. 79 2、已有方法介绍 . 80 3、研究动机及创新性 . 80 4、方法框架 . 81 5、实验结果 . 84 6、总结 . 87 人群优选算法模型,如何挖掘品牌潜客? . 88 1.背景简介 . 88 2.名词解释
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