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收录了 ctr模型 频道下的 50 篇内容
谷歌、阿里等 10 大深度学习 CTR 模型最全演化图谱
本文总结了广告、推荐领域最为流行的 10 个深度学习 CTR 模型的结构特点，构建了它们之间的演化图谱。
推荐系统工程难题：如何做好深度学习 CTR 模型线上 Serving
如何将离线训练好的模型部署于线上生产环境，进行实时推理，一直是业界难点。
推荐系统工程师必看：Embedding 技术在深度学习 CTR 模型中的应用
万物皆Embedding！
阿里定向广告 CTR 模型最新突破：基于搜索的超长用户行为建模范式
CTR模型关键的胜负手
盘点前深度学习时代阿里、谷歌、Facebook 的 CTR 预估模型
原创技术专栏“深度学习 CTR 预估模型实践”的第三篇文章
前深度学习时代 CTR 预估模型的演化之路：从 LR 到 FFM
本文是王喆在 AI 前线 开设的原创技术专栏“深度学习 CTR 预估模型实践”的第二篇文章（以下“深度学习 CTR 预估模型实践”简称“深度 CTR 模型”）。专栏第一篇文章回顾：《深度学习CTR预估模型凭什么成为互联网增长的关键？》。重看王喆老师过往精彩文章：《重读 Youtube 深度学习推荐系统论文，字字珠玑，惊为神文》、《YouTube 深度学习推荐系统的十大工程问题》。
CTR 预估问题没有“银弹”，比模型结构更重要的是什么？
深度学习CTR预估模型实践
深度学习 CTR 预估模型凭什么成为互联网增长的关键？
《深度学习CTR预估模型实践》专栏开篇
深度 CTR 预估模型在应用宝推荐系统中的探索
本文旨在以深度CTR预估模型为基础，探索在应用宝推荐场景下的算法优化。
百度凤巢提出新一代广告召回系统 MOBIUS，技术深度解读
如何在不影响用户产品体验的情况下，更精准地推荐用户可能感兴趣的广告，是每个算法工程师长期思考的问题。
从 FFM 到 DeepFFM，推荐排序模型到底哪家强？
推荐系统几乎已经深入到人们生活的方方面面，其背后的算法也在不断地迭代更新。FM和FFM模型是最近几年提出的模型，拥有在数据量较大并且特征稀疏的情况下，仍然能够得到优秀的性能和效果的特性。
SeqFM：基于多视图自注意力的动态序列感知 CTR 预测模型
本文提出了一种同时结合了特征交互中的顺序依赖和保持 DNN 的非线性表达能力的 FM based 模型 SeqFM，在建模特征交互和动态行为序列时使用了多视图的自注意力机制。
CTR 预估在动态样式建模和特征表达学习方面的进展
本文介绍一种动态样式组合优选加 DSA 模型，并结合分位置拍卖技术，较完美地解决了组合样式优选的问题。
YouTube 深度学习推荐模型最全总结
详细介绍YouTube推荐系统的模型结构和技术细节。
独家揭秘腾讯千亿级参数分布式机器学习系统无量
千亿参数规模的模型已经被业界证明能够有效提高业务效果。如何高效训练出这样的模型？百 GB 级别的模型如何在线上实现毫秒级的响应？这些能力在各个大厂都被视为核心技术竞争力和机器学习能力的技术壁垒。要具备这样的能力，对相关系统有什么样的挑战？本文将从系统的角度去详细分析这些问题，并给出腾讯公司的无量系统对这些问题的解答。
Hybrid Embedding：蚂蚁集团万亿参数稀疏 CTR 模型解决方案
稀疏 CTR 模型是用于预测点击率的一类深度学习模型的统称。通过处理高维稀疏特征数据实现高效的广告点击率预测，准确的 CTR 预测可以更好地进行广告投放决策，提升广告投放效果。在稀疏 CTR 模型场景下，通常使用大量高维稀疏特征，这类 Embedding 矩阵造成了
阿里云 PAI-DeepRec CTR 模型性能优化天池大赛——获奖队伍技术分享
超硬核解题思路快来看看吧！本期邀请“创新大师杯”全球AI极客挑战赛——PAI-DeepRec CTR模型性能优化挑战赛获奖队伍分享解题思路，共同推动实际工业实际场景中点击率预估模型的训练效率的提升。
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