点击率
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从逻辑回归到深度学习，点击率预测技术面面观
预测物品的点击率在计算广告、推荐系统等不同业务系统中都有一定需求，因此业界在这方面进行了不少研究。然而在机器学习领域，书籍出版远远落后于业界知识更新，这就要求每个从业者阅读大量资料和论文才能跟上知识更新的步伐，而这又需要耗费大量的时间和精力。本文是作者对阅读过的大量相关研究文献的小结，作者尝试结合文献与工作实践梳理广告点击率预测、推荐方面相关的技术脉络，希望能对大家有所帮助。
阿里妈妈点击率预估中的长期兴趣建模
本文介绍阿里妈妈关于点击率预估中的长期兴趣建模的工作实践。
阿里提出联合预估算法 JUMP：点击率和停留时长预测效果最优
在本论文中，阿里巴巴提出了一种联合预估算法 JUMP，基于会话去同时预测用户的点击和停留时长。JUMP 使用一种新奇的三层 RNN 结构去编码用户的一次会话，包括使用一个“快慢层”去缓解短会话的问题，使用一个“注意力层”去解决会话噪音的问题。大量的实验表明 JUMP 算法能在点击率预估和停留时长预估上，超越最新的其他算法。本论文已被 IJCAI 顶级会议接收。
DeepCTR：易用可扩展的深度学习点击率预测算法库
本文介绍DeepCTR算法库。
漫谈深度学习时代点击率预估技术进展
本文主要以点击率 (Click-Through Rate, CTR) 预估技术这个战场来展开叙述。
从点击率提升到用户长期行为优化：浅谈人工智能技术在电商搜索的落地应用
本次分享介绍如何利用人工智能技术来建立一个数据驱动的智能搜索功能，为电子商务网站实现从引导点击率到用户长期行为优化的技术提升。
深度学习技术在美图个性化推荐的应用实践
本文主要分享美图在内容社区推荐场景下应用深度学习技术提升点击率、关注转化率和人均时长等多目标的实践经验。
深度学习技术在美图个性化推荐的应用实践
本文介绍美图在内容社区推荐场景下应用深度学习技术提升点击率、关注转化率和人均时长等多目标的实践经验。
每天点击数 100 以内的极小量渠道，如何精准地投放游戏广告？
本文将介绍一种用于解决极小量渠道的基于标签的精准投放算法——先知。
2017 年，你还在用用户画像和协同过滤做推荐系统吗？
如何使用大规模机器学习解决真实的业务问题？我们今天会以机器学习中的一个典型场景为例来讲解，即基于大规模机器学习模型的推荐系统。
阿里 1688 直播推荐算法实践
近年来，电商呈现内容化的趋势，以直播和短视频为首，内容化提升了用户体验，增加了平台收益。
从石器到青铜：Club Factory 推荐系统设计及演进之路
推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。本文介绍了Club Factory设计推荐系统的发展历史。
![深度学习应用篇-推荐系统[11]：推荐系统的组成、场景转化指标（pv点击率,uv点击率,曝光点击率）、用户数据指标等评价指标详解](https://static001.geekbang.org/infoq/ef/ef22d6fa64cd85f515d3620961ba0c34.jpeg?x-oss-process=image/resize,w_416,h_234)
深度学习应用篇 - 推荐系统 [11]：推荐系统的组成、场景转化指标（pv 点击率,uv 点击率, 曝光点击率）、用户数据指标等评价指标详解
在网络技术不断发展和电子商务规模不断扩大的背景下，商品数量和种类快速增长，用户需要花费大量时间才能找到自己想买的商品，这就是信息超载问题。为了解决这个难题，个性化推荐系统（Recommender System）应运而生。
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。
回顾 2018：100 个增长官必看经典案例（5)
回顾2018，我们梳理了中美100个增长案例，分享他们增长团队的实践，讲述在实现增长和优化过程中的思考过程和方法以及取得的最终成果。
好大夫 APP 离线消息推送系统演进之路
好大夫离线消息推送系统的演进之路，其实质就是通过建设稳定、高效的消息推送系统，不断提升和保障推送服务的可用性和推送消息的送达率。
深度学习新技术在搜狗搜索广告中的深化应用
本文的重点是在特定的一些任务方向，在我们觉得比较合适的一些任务上的典型使用方法，而不是关于深度学习本身的基础算法。
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