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一桥飞架双塔：腾讯“虚拟内核”双塔
再见Attention：建模用户长期兴趣的新范式
三问TDM
一文搞懂Approximate Softmax：从公式到代码
算法周报：再思考PDN和DC-GNN
推荐算法遇到后悔药：评蚂蚁的ESCM2模型
算法周报220510：Online Learning怎样避免遗忘
动态权重：推荐算法的新范式
日久见人心：论建模用户长期兴趣的几种姿势
ps-lite源码解析(4)：基于ps-lite实现分布式FM
ps-lite源码解析(3)：顾客、工人和服务器
ps-lite源码解析(2)：邮局和邮车
ps-lite源码解析(1)：基础
授人以渔：分享我的算法学习经验
初来乍到：帮助新用户冷启的算法技巧
刀工：谈推荐系统特征工程中的几个高级技巧
先入为主：将先验知识注入推荐模型
少数派报告：谈推荐场景下的对比学习
久别重逢话双塔
万变不离其宗：用统一框架理解向量化召回
FM：推荐算法中的瑞士军刀
四化大业：论算法工程师的自我修养
推荐算法的"五环之歌"
阿里ESAM：用迁移学习解决召回中的样本偏差
无中生有：论推荐算法中的Embedding思想
知识图谱上的双塔召回：阿里的IntentGC模型
Google PPRGo: 两分钟分类千万节点的最快GNN
亲兄弟明算账：快速了解阿里的M2GRL模型
PinSAGE有伴了! 快速了解PinnerSAGE模型
GraphSAGE+FM+Transformer强强联手：评微信的GraphTR模型
PinSAGE召回模型及源码分析(3)：PinSAGE模型及训练
PinSAGE召回模型及源码分析(2)：数据管道
PinSAGE 召回模型及源码分析(1): PinSAGE 简介
负样本为王：评Facebook的向量化召回算法
从零单排程序员职业生涯
从零单排推荐系统文章汇总目录（长期更新中）
推荐系统多目标优化专题(2)—融合公式设计思路
推荐系统多目标优化专题(1)——深入理解推荐系统
双塔召回模型的前世今生（下篇）
双塔召回模型的前世今生（上篇）
nearline(近线)召回在阿里妈妈的实践
《Embedding-based Retrieval in Facebook Search》论文精读
蒸馏技术在推荐模型中的应用
推荐中的多样性与生态建设
推荐系统中的debias算法
借Youtube论文，谈谈双塔模型的八大精髓问题
推荐中的召回算法—总结串讲
召回模型中的负样本构造
推荐算法中的“多目标学习”
推荐场景中一些反直觉的“坑”
业务增长的杀手锏—推荐算法的冷启动
聊聊向量化召回的一些工程经验
推荐系统中的bad case怎么debug
推荐场景中，线上线下指标不一致是为啥
向量召回—近邻快速查找算法总结
谈谈推荐算法中的‘trade-off’
谈谈我眼中的“推荐算法”
推荐系统召回四模型之：全能的FM模型
推荐系统召回四模型之二：沉重的FFM模型
FFM及DeepFFM模型在推荐系统的探索
SENet双塔模型：在推荐领域召回粗排的应用及其它
知识蒸馏在推荐系统的应用
对比学习视角:重新审视推荐系统的召回粗排模型
利用Contrastive Learning对抗数据噪声：对比学习在微博场景的实践
对NLP以及推荐系统未来发展趋势的看法
推荐系统技术演进趋势：从召回到排序再到重排
张俊林：推荐系统排序环节特征 Embedding 建模
张俊林：对比学习在微博内容表示的应用
张俊林：从对比学习视角，重新审视推荐系统的召回粗排模型
推荐系统中稀疏特征 Embedding 的优化表示方法
屠龙少年与龙：漫谈深度学习驱动的广告推荐技术发展周期
你真的懂点击率(CTR)建模吗？
算力经济时代：阿里展示广告引擎的"柔性"变形之路
镶嵌在互联网技术上的明珠：漫谈深度学习时代点击率预估技术进展
推荐系统的历史
推荐算法在工业界的应用
推荐算法的基石-数据
推荐算法的特征工程之连续值特征处理
特征工程之离散特征处理
推荐系统的架构-冷启动-召回-粗排-精排-重排
推荐算法之abtest实验设计
推荐算法的离线评价指标综述
一文说尽推荐系统的召回模型
协同过滤算法系列(Collaborative Filtering,Swing,adamic-adar)
所谓技术深度
给校招算法同学的几点建议
我在阿里遇到的牛人
基于物品的协同过滤i2i--算法、trick及分布式实现
左高玩的推荐系统(一)：一天就能搞定的实时个性化推荐系统
推荐算法三视角:矩阵，图，时间线
YouTube年度最大收益：强化学习遇到推荐系统
算法工程师养成记
搜索算法工程师101
谈谈搜索指标
浅谈综合搜索过程指标
语义召回浅析
广告算法101
谈谈对比学习对语义召回的作用
谈谈搜索语义相关性
做好搜索体验是否只要做好相关性就好了
谈一谈多目标建模
视频搜索精排满意度刻画
浅谈点击信号对搜索的影响
谈谈内容供给的重要性
新搜索的一点个人思考
想为特征交互走一条新的路
我眼中推荐系统走向下一阶段最重要的三个问题
推荐系统(一) FINT：基于特征域交叉的CTR模型
推荐系统(二) XCrossNet：面向特征结构学习的CTR模型
推荐系统(三) DESTINE：基于解耦自注意网络的CTR模型
推荐系统(四) EDCN：通过信息共享增强并行CTR模型显式和隐式特征交叉
推荐系统(五) SAM：重新思考CTR模型中Attention的作用
推荐系统(六) FmFM：FM类浅层CTR模型统一框架
推荐系统(七) 2021年「顶会论文」特征交叉相关CTR模型汇总
推荐系统(八) ContextNet：基于上下文信息优化特征Embedding的CTR模型
推荐系统(九)「CIKM'21」DCAP：基于深度交叉注意力网络的CTR模型
推荐系统(十) 「知识梳理」CTR模型中连续特征加入方法
推荐系统(十一) 2021-2022年工业界推荐算法实践经验汇总
推荐系统(十二) 门控机制在CTR模型中应用梳理
推荐系统(十三) 推荐算法综述类文章梳理(上)
推荐系统(十四) 推荐算法综述类文章梳理(下)
推荐系统(十五) 大厂实践经验学习：排序模型
推荐系统(十六) 大厂实践经验学习：多目标模型
推荐系统(十七) 「美团」对偶增强双塔模型
推荐系统(十八) 大厂实践经验学习：双塔模型
推荐系统(十九) 「WSDM'22」信息流中基于视野范围感知的重排序模型
推荐系统(二十) 「SIGIR'22」利用上下文特征表示学习提升CTR预估
推荐系统(二十一)「SIGIR'22」基于用户行为历史的多层次交叉重排模型
推荐系统(二十二)「IJCAI'22」多阶段推荐系统中重排综述
推荐系统(二十三) 基于场景感知和交互的多场景推荐模型
推荐系统(二十四）「知识梳理」多场景建模梳理
推荐系统(25）「腾讯」MFH:面向大量多维关系任务的多层级多任务学习模型
推荐系统(26) 2022 Q2工业界推荐算法实践经验梳理
推荐系统(27)：「京东」基于候选Items对用户隐式感知建模
推荐系统(28) 2022 Q2 推荐算法综述类文章梳理
推荐系统(29)「阿里」AdaSparse: 自适应稀疏结构的多场景CTR模型
推荐系统(30)：2022顶会CTR相关论文梳理
推荐系统(31)「阿里」自适应场景兴趣网络
推荐系统(32)「梳理」知识蒸馏优化粗排模型
推荐系统(33) 2022 Q3工业界推荐算法实践经验梳理
推荐系统(34)「CIKM'22」深度CTR模型过拟合现象分析
推荐系统(35) 序列建模文章梳理
推荐系统(36) 2022 Q4工业界推荐算法实践经验梳理
多模态算法的难点
ChatGPT能够代替搜索吗？ChatGPT能做什么？
搜索排序中的CTR预估
搜索排序中的learning to rank
搜索排序中的click model
搜索排序中的时新性
搜索排序中的多样性
搜索排序的权威性
有价值可依赖，纯净搜索不仅仅是没有广告
细分垂直搜索还有机会吗？
抖音内容理解到底是怎么实现断崖式领先的？
Embedding检索能代替文本检索吗
query理解的几个糙快猛方法
同义词在线替换
实体识别 - 知识增强的实体识别
搜索系统在算法上面临的挑战
搜索系统的评测方式
搜索系统的架构和主要模块
语义搜索系统的原理
搜索系统的原理
搜索系统和推荐系统的对比
知识图谱是个伪概念吗？
说一说医疗搜索
搜索难还是推荐难？
搜索的一些新趋势
说一说视频搜索
在query理解中能ALL IN BERT吗？
搜索系统的架构设计
搜索引擎的两大问题（2） - 相关性
搜索引擎的两大问题（1） - 召回
搜索引擎新的战场 - 百度、头条、微信
用户冷启POSO论文详读
用户行为长序列建模SDM
用户行为长序列建模MIMN方法和思考
用户行为序列建模概览
用户行为序列建模self attention和具体实现
用户行为序列建模dsin方法
用户行为序列建模din系列总结
用户行为序列建模din方法和实际应用
用户行为序列建模dien方法
用户行为：长序列建模概览
一文读懂Batch Normalization
一句话理解tensorflow中的各种乘法
推荐中多目标的必要性和实现思路
特征交叉：从曾经的王者LR开始
特征交叉 | wide&deep: 开启DNN模型特征交叉时代
特征交叉 | PNN: product层实现交叉
特征交叉 | FwFM和AFM:显式特征交叉权重精细化
特征交叉 | FNN和NFM: FM与DNN输入的结合
特征交叉 | FM: emedding化特征交叉鼻祖
特征交叉 | FFM: 显式特征交叉按域精细化
特征交叉 | DeepFM: 绕不开的业界强base
特征交叉 | DCN特征交叉系列概览
特征交叉 | DCN-v: 显式高阶特征交叉不是梦
特征交叉 | DCN-m: 显式高阶特征交叉进阶版
什么是好的推荐，重新认识AUC
深度学习中常见激活函数的原理和特点
如何计算AUC
人类为什么需要推荐
激活函数的业务应用以及相关面试问题
多目标样本权重-GradNorm/DWA原理解析和代码实现
多目标样本权重-DTP和不确定性加权
多目标模型结构-MMoE和实际应用思考
多目标模型结构-ESMM和ESM2
多目标-RecSys2020最佳长论文PLE模型及其效果分析
POSO方法的实际应用和分析思考
BN为何NB及其应用
AUC离线和在线表现不一致：两个维度(2)
AUC离线和在线表现不一致：两个维度(1)
AUC离线和在线表现不一致：两个维度(1)
2021年度回顾 | 分享算法岗工作感悟
2021届校招算法岗知识点总结
一年级算法工程师的工作总结
我的生产力工具
万字长文 | 2023届校招算法岗知识总结
万字入门推荐系统
所谓技术深度
算法工程师如何面对老板的灵魂拷问？
四化大业：论算法工程师的自我修养
授人以渔：分享我的算法学习经验
年终总结| 以算法岗为例：我最想对入职前的自己说些什么？
工作体验 | 在快手，我们在做些什么？
工作体验 | 校招进入腾讯做算法是什么体验
超详细｜算法岗学习路线大总结
入职半年小结 | 给应届校招算法同学的几点建议
业界实践 | 用户长期行为序列建模经验总结
用户行为序列建模方法调研
长序列建模经验（一）
长序列建模经验 (二)
浅谈行为序列建模
百度搜索召回调研
谈推荐场景下的对比学习
涨点利器 | 双塔模型涨点分享
语义向量召回之ANN检索
语义搜索前沿 | Bing搜索、淘宝搜索最新工作
用统一框架理解向量化召回
业界总结 | 如何改进双塔模型，才能更好的提升你的算法效果？
双塔召回模型的前世今生（下篇）
双塔召回模型的前世今生
重排序调研
智能重排序在推荐场景中的应用
再见Attention：建模用户长期兴趣的新范式
阿里妈妈搜索广告CTR模型的“瘦身”之路
想为特征交互走一条新的路
你真的懂点击率（CTR）建模吗？
推荐系统多目标融合公式设计经验
推荐系统多场景联合建模经验
一文梳理业界多场景多目标精排建模方案
推荐精排模型之多目标模型
推荐系统之多目标优化小结
抖快信息流推荐多目标优化经验
因果推断推荐
因果推断初探 | 万事皆有因果
小红书冷启动技术&指标体系(一)
小红书冷启动技术&流量调控(二)
小红书冷启动技术&冷启召回(三)
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推荐系统之Position-Bias建模
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推荐系统之未登录特征值处理
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搜推广特征工程该怎么做？
四万字全面详解 | 深度学习中的注意力机制（完结篇）
树模型奠基性论文解读| GBM: Gradient Boosting Machine
深度学习中的注意力机制调研（一）
深度学习中的注意力机制调研（三）
深度学习中的注意力机制调研（二）
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经验分享 | 谈谈搜索指标
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线下指标涨为什么没带来线上指标提升？
大规模图神经网络上的GNN加速算法
模型debug实战| Ng算法诊断理论的应用
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推荐算法的"五环之歌"
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谷歌自监督工作精读
多样化推荐调研
给推荐系统加入先验知识的方法总结
快手 | CIRS：聊聊推荐系统的信息茧房问题
美团 | 点评搜索相关性模型演进
千人千模：基于meta-learning的广告算法新范式
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SIGIR'21|SGL基于图自监督学习的推荐系统
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Keyword-BERT | 问答系统中语义匹配的『杀手锏』
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GraphCTR特征交互新路线 | 一文梳理基于Graph的特征交互在CTR预估中的应用
CIKM'22 | 淘宝 GIFT: 基于Graph的精排冷启动视频CTR预估
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CIKM'21 | 图模型在广告检索中的应用
CIKM’22 | 阿里: CTR 预估中的过拟合现象研究
AAAI 2020 | MA-GNN 记忆增强的图神经网络序列推荐方法
这个点击率模型，值得用户托付终身
这个CTR模型，有点意思
这"一"个点击率模能用遍阿里，凭什么？
再谈序列化推荐-集成item类目属性
再谈序列化推荐
序列推荐的一些秘密_HGN
序列化推荐系统的挑战,进展和展望!
效果远超FM,CF最新利器HFM！
为什么这么好的CTR预估总结之前没分享（下篇）
腾讯赛霸榜神技ONN_NFFM
跨域CTR预估，带你一飞冲天！
读了那么多CTR论文, 真正有效的又有几个呢？
曾今的CTR竞赛王者NFM
xDeepFM:CTR预估之特征交叉的艺术
Normalization在CTR问题中的迷之效果！
I CAN,You CAN,We CAN!让我们一起看看CTR预估的CAN哥！
FM"又又又"升级了？
DIN！知识点啊朋友们！
CVR预估之延迟反馈问题
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CTR预估总结（上篇）
CTR预估系列炼丹入门手册
CTR神经网络特征交叉汇总！
CTR模型越来越"深"，如何让它变"轻"?
CTR和CVR，小孩子才做选择...
AoAFFM:Attention+FFM强强组合
算法大佬看了流泪，为什么这么好的CTR预估总结之前没分享(下篇)
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用预训练GNN预估点击率有奇效？
神级特征交叉, 基于张量的多语义交叉网络TFNET！
点击率预估又有新花样？
SENet双塔模型：在推荐领域召回粗排的应用及其它
当推荐系统遇上多模态Embedding
负样本修正：既然数据是模型的上限，就不要破坏这个上限
负样本的艺术，再读Facebook双塔向量召回算法
双塔模型中的负采样
双塔模型没效果了？请加大加粗！
淘宝搜索中基于embedding的召回
召回:是"塔",是"塔",但不是双塔!
一个模型使召回阶段又"准确"又"多样"
小学生才做选择题，"塔"们，我全要！多兴趣召回！
万物皆可embedding
推荐系统炼丹笔记7：负样本的艺术
推荐系统炼丹笔记6：双塔篇，是塔，是塔，就是塔
是"塔"！是"塔"!就是它，我们的双塔！
2020最后一篇！就是这么"硬"！召回系统就该这么做！
都步入2021年，别总折腾"塔"了
从Deepwalk到有"规律"的walk
推荐融合GNN，图谱、多模态竟取得了如此惊艳的效果
推荐系统与GNN擦出的火花竟如此绚丽多彩
学术圈竞赛圈大讨论，深度学习真的比不过GBDT模型吗？
用XGB调XGB?"我"调"我"自己？
用XGB learning to rank
猜猜你的标签有多少错了？
别滥用隐式反馈了，模型学偏了！
颤抖吧，标签工程来了！
隐式反馈的去噪，模型取得巨大提升！
从用户反馈的可解释性提升推荐模型 ****
多任务学习如何做到你好我也好？
腾讯提出的"最强"多任务学习(MFH)不学习下吗?
一文"看透"多任务学习
一石二鸟：推荐算法多目标建模技巧
推荐系统多任务学习上分神技！
RecSys2020推荐系统特征工程汇总
曾几何时，我们都是炼的不是丹，是特征！
漫谈特征缩放
用Dropout思想做特征选择保证效果,还兼顾了线上性能?
推荐系统中多值特征的八大处理技巧！
特征筛选偷懒神器-M3USelector
数据量大了跑不动？PySpark特征工程总结
AutoDim，如何节省70%的存储空间同时还能大幅提效？
这些我全要！推荐系统一石二鸟之道
这个推荐模型怎么这么复杂,效果却还不错?
一文弄懂各种loss function
延迟反馈带来的样本偏差如何处理
协同过滤算法效果不佳怎么办？知识图谱来帮忙啦！
我为什么喜欢它？带有解释的推荐系统第二弹
微信视频号推荐算法上分神技！
推荐系统中的长尾物品（Tail Items）推荐问题
推荐系统是如何找到相似用户的？
推荐系统炼丹笔记3：排序篇，一本家谱
推荐系统里，你是怎么Embedding的？
推荐系统里，可以用蒸馏吗？
推荐系统User-Item Embedding图算法
推荐系统Bias大全
推荐竞赛金牌技能！
同款商品识别的克星--ArcFace！
搜推实战-终极奥秘！
搜推实战-有内味了！
搜推实战-味道渐浓！
是不是你的模型又线下线上不一致啦？
庖丁解牛之Deep Retrieval
庖丁解牛之ComiRec
排序(rank)后重排(re-rank)?
流量为王：收益最大化的混排机制
流量为王：ABTest流量分层分桶机制
聊聊Batch Normalization在网络结构中的位置
个性化推荐质量的优劣，谁说了算？
对"样本不均衡"一顿操作
点击位置偏差的经验比较，文章虽老，提升不小！
当推荐遇到冷启动
单网络内部集成：我要打十个！
不懂这些专业术语别说你懂广告
self-attention竟然没用？
MF vs MLP：讲述科学调参在推荐模型中的意义
Learning to Rank：X-wise
Attention函数手册！
80来个电商搜索推荐业务词汇,你都会吗？
算法小白的学习路线（一）
算法小白的学习路线（二）
一年级算法工程师的工作总结
一个算法工程师在技术方面的反思！
一个“普通人”的秋招算法岗上岸心得
我的求职经验总结(文末福利)
内卷？谈谈AI算法人才职业发展
聊聊如何与实习生相处
聊聊晋升之后
万字长文：给算法校招同学的一些建议！
入职快手半年工作小结
入职半年小结 | 给应届校招算法同学的几点建议
诸葛越：关于算法工程师职业发展的思考
分享一些面试中的经验和心得
自己工作中超全spark性能优化总结
谈一谈算法工程师的落地能力
浅谈流式模型训练体系
高维特征的哈希技巧总结
超全spark性能优化总结
那些年踩过的Tensorflow的坑（一） 实现FM 10x加速
那些年踩过的Tensorflow的坑（二） 实现FM 10x加速
TensorFlow Estimator 模型从训练到部署
快速掌握TensorFlow中张量运算的广播机制
TF中令人困惑的通信机制——Rendezvous（一）本地传输
Spark 的一些人生经验
Faiss - 常见问题总结
Facebook工程实践：语义向量召回之ANN检索
推荐系统中模型训练及使用流程的标准化
一文梳理工业界大规模推荐系统Serving架构分析
增量学习在CTR模型训练中的实践
实现大规模图计算的算法思路
实时数据流计算引擎Flink和Spark剖析
知识蒸馏在推荐系统中的应用及方法总结
知识蒸馏在广告系统中的应用（一）
知识蒸馏在广告系统中的应用（二）
知识蒸馏与推荐系统
一文梳理推荐系统的中 EMBEDDING 的应用实践
EMBEDDING 在大厂推荐场景中的工程化实践
推荐场景中召回模型的演化过程
推荐系统召回层做离线评估的一种姿势
推荐系统总结之深度召回模型
推荐系统主流召回方法综述
推荐系统粗排&召回相关性优化的最新进展
搜索推荐中的召回匹配模型综述(一)--传统方法
搜索推荐中的召回匹配模型综述(一)--传统方法
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
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
负样本为王：评Facebook的向量化召回算法
SIGIR 2020 | 超越用户embedding矩阵：用哈希对大型用户建模
SDM(Sequential Deep Matching Model)的复现之路
DeepMatch ：用于推荐&广告的深度召回匹配算法库
谷歌最新双塔DNN召回模型——应用于YouTube大规模视频推荐场景
阿里 at SIGIR’2021 | 粗排模型如何进行性能与效率的权衡
深度交叉注意力乘积网络DCAP
深度CTR预估模型的演化之路
点击率预估与冷启动（一）
点击率预估与冷启动（二）
常见CTR论文挑刺
双重样本感知的DIFM模型
FGCNN：使用 CNN 进行特征生成的 CTR 预测模型
Evolution of CTR prediction models
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)
CTR预估在动态样式建模和特征表达学习方面的进展
Ctr 预估之 Calibration
基于用户行为检索的点击率预估模型
推荐系统之Co-action Network理解与实践
阿里 at KDD 2019，CTR预估中超长用户行为序列建模实践与批判性读后感
一文纵览用户行为序列推荐模型
多任务学习在推荐算法中的应用
多任务学习优化（Optimization in Multi-task learning）
多任务学习(MTL)在转化率预估上的应用
多目标学习(MMOE/ESMM/PLE)在推荐系统的实战经验分享
多目标推荐场景下的深度学习实践
广义多目标算法探索实践
线下auc涨，线上ctr/cpm跌的原因和解决办法
线上线下效果一致性杂谈
转化率模型之转化数据延迟
计算广告发展历程——从CPC到oCPX
计算广告OCPC算法实践(一) 智能出价PID控制中的偏差与响应函数设计
计算广告OCPC实践(四) 如何从0开始建立ocpc业务
计算广告OCPC实践(三) ocpx效果到底怎么样？从ocpc与ocpm的区别说起
广告主视角下的信息流广告算法探索
广告主视角的信息流投放模型问题思考
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广告算法工程师的日常
广告模型初探（一）
广告模型初探（三）
广告模型初探（二）
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广告流量分析之评价指标的选择(二)
广告和推荐排序中消除position bias的方法
广告点击率CTR修正-Wilson CTR
广告出价--如何使用PID控制广告投放成本
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搜索>推荐>广告：新一代算法模型的探索与思考！
一文直击Graph Embedding图表示学习的原理及应用
【GraphEmbedding】SDNE算法原理，实现和应用
【GraphEmbedding】LINE：算法原理，实现和应用
【GraphEmbedding】LINE：算法原理，实现和应用
【GraphEmbedding】GraRep：基于矩阵分解的图表示学习
【Graph Embedding】Struc2Vec算法原理，实现和应用
【Graph Embedding】node2vec-算法原理，实现和应用
【Graph Embedding】node2vec-算法原理，实现和应用
【Graph Embedding】DeepWalk算法原理，实现和应用
【Graph Embedding】DeepWalk算法原理，实现和应用
Graph Neural Network：GCN 算法原理，实现和应用
GNN在下拉推荐的应用
GNN4Rec：图神经网络在阿里推荐中的应用
GNN4Rec：如何用GNN来进行特征交互？
GNN4Rec: 解耦表示，理解用户的多样偏好和意图
机器学习：疯狂版少女潦草手记Xgboost
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主流推荐引擎技术及优缺点分析
多业务融合推荐策略实践与思考
推荐系统rerank模型梳理&论文推荐
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推荐系统中的排序学习
分类模型与排序模型在推荐系统中的异同分析
强化学习在推荐冷启动优化中的实践探索！
强化学习在推荐混排中的应用
如何将知识图谱引入推荐系统？
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如何构建A/B测试系统，其核心功能有哪些？
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全新的深度模型在推荐系统中的应用
网爆：推荐系统的112条实战经验
推荐系统应该如何保障推荐的多样性？
推荐系统研究中常用的评价指标
推荐系统评价：什么是好的推荐系统
推荐系统解构
推荐系统架构治理
推荐系统衡量：ABtest 框架
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Learning to rank基本算法小结
LambdaLoss | Google排序学习优化框架
特征工程与特征选择架构性好文
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AAAI'22「腾讯」多任务推荐系统中的跨任务知识蒸馏
AAAI'23「美团」推荐营销中资源分配问题的直接异质因果学习
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Ada-Ranker：咱就说咱能根据数据分布自适应，不信瞧瞧？
CIKM 2022 推荐系统，因果推断论文整理
CIKM'21 「腾讯」对比学习+课程学习进行序列行为增广
CIKM'21 CBML | 基于聚类的元学习序列推荐方法
CIKM'21「Adobe」Locker：具有局部约束的自注意力序列推荐
CIKM'21「eBay」推荐系统--利用超图对商品的多模态信息建模
CIKM'21「华为」图+推荐系统：比LightGCN更高效更有效的UltraGCN
CIKM'21「华为」推荐系统 | 因果推断+强化学习：反事实用户偏好模拟
CIKM'21「华为」推荐系统：用于协同过滤的余弦对比损失
CIKM'21「快手」视频推荐 | 概念感知的去噪图神经网络
CIKM'21「品趣」序列推荐DT4SR：将序列建模为不确定性分布
CIKM'21「网易」新用户冷启动：MAIL生成虚拟用户交互表征
CIKM'21「微软」增量图卷积用于协同过滤
CIKM'21会话推荐：自监督图协同训练缓解数据稀疏问题
CIKM'21序列推荐：时间切片+图神经网络学习用户和item的动态表征
CIKM'21序列推荐|基于区域的embedding捕获用户行为中的偏好
CIKM'21序列推荐|通过二部图和注意力机制聚合序列信息和时间信息的推荐方法
CIKM'22 [上交，阿里] HEROES：用于全空间多任务学习的多尺度用户行为网络
CIKM'22 | 序列推荐中的双重倾向性估计缓解数据有偏问题
CIKM'22 | EC4SRec：可解释引导的对比学习用于序列推荐
CIKM'22 | 序列推荐中的多层次对比学习框架
CIKM'22「阿里」多场景个性化推荐的场景自适应自监督模型
CIKM'22「清华+华为」DualRec：考虑过去和未来信息的双网络序列推荐模型
CIKM'22「亚马逊」推荐系统中图神经网络的去偏邻域聚合
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HCCF：超图携手对比学习
ICDE'21 阿里 | 具有球面优化的多方面推荐方法
ICDE'21「阿里」结合局部信息SCCF：探索用户邻域进行实时电商推荐
ICDE'21「京东」推荐系统：多行为融合的图神经网络GNMR
ICDE'22「华为」MISS：多兴趣自监督学习框架用于点击率预估
ICDE'22「字节」EMBSR：挖掘会话推荐中用户行为的【顺序关系】和【二元关系】
KDD 2022 搜广推论文合集
KDD‘21「阿里」多行为深度图网络预测代金券的转化率
KDD'18「airbnb」房屋动态定价经典方法
KDD'21 FaceBook | MixGCF：基于图的负采样方法
KDD'21「阿里」SEMI：结合视频域行为和商品域行为的序列多模态信息迁移网络
Kdd'21「华为」利用图卷积进行特征交互和兴趣挖掘
KDD'21「华为」数值型特征embedding方法
KDD'22 | 超图上也能学习因果效应？
KDD'22 | 基于显著性正则化的多任务学习
KDD'22 | 自监督超图Transformer构建推荐系统
KDD'22|CrossCBR：跨视图对比学习在捆绑推荐中的应用
KDD'22|序列推荐：多行为超图增强的Transformer
KDD'22「Salesforce」基于向量化的无偏排序学习
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MLP4Rec：小小的MLP也有大能量
NIPS 2022 推荐系统，因果效应论文集锦
NIPS'21「微信」推荐系统：结合课程学习的多反馈表征解耦
NIPS'22「牛津+剑桥」利用迁移学习在异构空间中估计干预效果
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SIGIR'21 | 模式感知的序列推荐方法
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SIGIR'21 微软|基于自监督图学习的召回方法
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SIGIR'21 因果推断+序列推荐：反事实数据促进鲁棒用户表征生成
SIGIR'21「华为」双塔模型中的CBNS负采样方法
SIGIR'21「腾讯」冷启动：元学习+FTRL+动态学习率=FORM模型
SIGIR'21「微软」| 推荐系统：强化学习过滤负样本噪声提升点击率
SIGIR'21「微信」利用元网络学习冷启动商品ID Embedding
SIGIR'21阿里」利用图神经网络和元学习促进冷启动商品embedding的学习
SIGIR'21短文「阿里」考虑用户信息交互的CTR预估模型
SIGIR'21推荐系统挖掘隐式交互，利用互信息进行图学习增强
SIGIR'22 | 推荐系统：图对比学习视图生成新思路
SIGIR'22 推荐系统：自引导隐式反馈去噪
SIGIR'22 序列推荐：对辅助信息解耦后再融合
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WSDM 2022 搜广推论文集锦，附下载链接
WSDM 2023 推荐系统相关论文整理
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西湖大学、中科院、谷歌：对等协同学习在推荐系统中的应用
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正反馈+负反馈还不够，还有【中性反馈】
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推荐系统（五）——SIGIR'21用反事实推断缓解点击诱饵。还在为标题党烦躁吗？也许他能帮到你
推荐学习（六）——点击原因解耦：用户兴趣，item流行度
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推荐系统（十二）「腾讯」推荐系统中one-hot一定好吗？它忽略了一些信息
推荐系统（十三）——「阿里」二手市场商品定价方法
推荐系统（十四）——kdd'19动态定价方法（APP-LM，APP-DES，DNN-CL）
推荐系统（十六）——FM全家桶（1），FM，FFM，DeepFM，NFM，AFM
推荐系统（十七）——kdd'17「谷歌」deep cross network（DCN）
推荐系统（十八）——「阿里」kdd'21DIN的亲戚，考虑item之间图结构关系的DIRN
推荐系统（二十一）DIN系列——DIN、DIEN、DSIN深度兴趣网络总结
推荐系统（二十二）——SIGIR'21「阿里」淘宝APP上的召回方法
推荐系统+因果推断（一）——KDD2021推荐系统中去除混淆缓解偏差方大
推荐系统+因果推断（二）——kdd'21用反事实推理召回阶段的数据流行度偏差
因果推断（一）
因果推断（二）——混杂因子，D-分离，后门准则
因果推断（三）——结构因果模型、干预、辛普森悖论
因果推断（四）——后门调整、前门调整、逆概率加权
因果推断（五）——反事实，后悔药？
【基础】Dropout和Batch Norm原理与使用
【基础】推荐系统常用评价指标Recall、NDCG、AUC、GAUC
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六六大顺，说点近期感悟和短期计划！
利用虚拟机练手Scrapy分布式爬虫！
来学习几个简单的Hive函数啦
举一反三-Pandas实现Hive中的窗口函数
解决Spark数据倾斜（Data Skew）的N种姿势
解读一篇Numpy好文
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计算广告系列(五)-《计算广告》第二版思维导图6-10章
计算广告系列(四)-《计算广告》第二版思维导图1-5章
计算广告系列(三)-通过单品拍卖的例子通俗理解机制设计
计算广告系列(六)-《计算广告》第二版思维导图11-16章
计算广告系列(二)-常见广告形式介绍！
基于web端和C++的两种深度学习模型部署方式
基于Spark的大规模推荐系统特征工程
好文分享|一文带你搞清楚什么是“数据倾斜”
关于电商推荐系统的一点小思考～
关于Python语言规范你需要知道的一些小tips
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电商指标详细介绍和推荐系统常用评估指标
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从小白到入门算法，我的经验分享给你～
常见CTR论文挑刺
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XGBoost缺失值引发的问题及其深度分析
XGBoost超详细推导，终于有人讲明白了！
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RS Meet DL(78)-CFM:结合3D卷积的FM模型
RS Meet DL(77)-Field-weighted Factorization Machines(FwFM)
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