深度学习CTR预估模型实践

深度学习CTR预估模型实践

策划: 蔡芳芳

自2012年AlexNet引爆新一轮深度学习浪潮以来,深度学习席卷了各个计算机应用领域,作为广告、搜索、推荐业务核心的 CTR 预估模型也借助深度学习得到效果上的显著提升,成为几乎所有主流互联网公司的标准配置。

本专栏将帮助读者梳理深度 CTR 模型的理论和技术发展脉络,并全面讲解深度 CTR 模型的系统设计和工程实践。希望大家能够建立完整的学习框架,并打牢深度学习模型的理论基础,同时从应用中学到更多实践中应该注意的技术细节。

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

前深度学习时代CTR预估模型的演化之路:从LR到FFM
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》。

盘点前深度学习时代阿里、谷歌、Facebook的CTR预估模型
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

谷歌、阿里等10大深度学习CTR模型最全演化图谱
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
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。

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