الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>شفرة المصدر الأخرى
تنزيل

أوراق تعليمية عميقة رائعة للبحث الصناعي والتوصية والإعلان. وهي تركز على التضمين، والمطابقة، والتصنيف (تنبؤ نسبة النقر إلى الظهور/CVR)، والتصنيف اللاحق، والنموذج الكبير (التوصية العامة، LLM)، ونقل التعلم، والتعلم المعزز، وما إلى ذلك.

00_التضمين

  • 2013 (Google) (NIPS) [Word2vec] التمثيلات الموزعة للكلمات والعبارات وتركيبها
  • 2014 (KDD) [DeepWalk] DeepWalk - التعلم عبر الإنترنت للتمثيلات الاجتماعية
  • 2015 (WWW) [LINE] LINE تضمين شبكة المعلومات على نطاق واسع
  • 2016 (KDD) [Node2vec]Node2vec - تعلم الميزات القابلة للتطوير للشبكات
  • 2017 (ICLR) [GCN] التصنيف شبه الخاضع للإشراف مع الشبكات التلافيفية للرسم البياني
  • 2017 (KDD) [Struc2vec] struc2vec - تمثيلات عقدة التعلم من الهوية الهيكلية
  • 2017 (NIPS) [GraphSAGE] تعلم التمثيل الاستقرائي على الرسوم البيانية الكبيرة
  • 2018 (Airbnb) (KDD) *[تضمين Airbnb] التخصيص في الوقت الفعلي باستخدام التضمينات لتصنيف البحث في Airbnb
  • 2018 (علي بابا) (KDD) *[تضمين علي بابا] تضمين سلعة على نطاق ملياري لتوصية التجارة الإلكترونية في علي بابا
  • 2018 (ICLR) [GAT] شبكات الرسم البياني للانتباه
  • 2018 (Pinterest) (KDD) *[PinSage] الرسم البياني للشبكات العصبية التلافيفية لأنظمة التوصية على نطاق الويب
  • 2018 (WSDM) [NetMF] تضمين الشبكة كعامل مصفوفة - توحيد المسار العميق والخط وpte وnode2vec
  • 2019 (علي بابا) (KDD) *[GATNE] تعلم التمثيل للشبكة المتعددة غير المتجانسة المنسوبة

01_المطابقة

  • 2013 (مايكروسوفت) (CIKM) [DSSM] تعلم النماذج الدلالية العميقة المنظمة للبحث على الويب باستخدام بيانات النقر
  • 2015 (KDD) [Sceptre] استنتاج شبكات المنتجات البديلة والمكملة
  • 2016 (Google) (RecSys) **[Youtube DNN] الشبكات العصبية العميقة لتوصيات YouTube
  • 2018 (علي بابا) (KDD) * [TDM] نموذج عميق قائم على شجرة التعلم لأنظمة التوصية
  • 2018 (Pinterest) (KDD) *[PinSage] الرسم البياني للشبكات العصبية التلافيفية لأنظمة التوصية على نطاق الويب
  • 2019 (علي بابا) (CIKM) **[MIND] شبكة متعددة الاهتمامات مع توجيه ديناميكي للتوصية في Tmall
  • 2019 (علي بابا) (CIKM) *[SDM] SDM - نموذج المطابقة العميقة المتسلسل لنظام التوصية واسع النطاق عبر الإنترنت
  • 2019 (علي بابا) (NIPS) *[JTM] التحسين المشترك للمؤشر القائم على الأشجار والنموذج العميق لأنظمة التوصية
  • 2019 (Amazon) (KDD) البحث عن المنتجات الدلالية
  • 2019 (Baidu) (KDD) *[MOBIUS] MOBIUS - نحو الجيل التالي من مطابقة إعلانات الاستعلام في بحث Baidu المدعوم
  • 2019 (Google) (RecSys) **[النمذجة العصبية المصححة لأخذ العينات والتحيز لتوصيات عناصر المجموعة الكبيرة
  • 2019 (Google) (WSDM) *[Top-K Off-Policy] تصحيح Top-K خارج السياسة لنظام التوصية REINFORCE
  • 2019 [Tencent] (KDD) نظام تعدين مفاهيمي يركز على المستخدم للاستعلام وفهم المستندات في Tencent
  • 2020 (علي بابا) (ICML) [OTM] تعلم نماذج الشجرة المثالية ضمن بحث الشعاع
  • 2020 (علي بابا) (KDD) *[ComiRec] إطار عمل متعدد الاهتمامات يمكن التحكم فيه للتوصية
  • 2020 (Facebook) (KDD) **[التضمين لبحث Facebook] الاسترجاع القائم على التضمين في بحث Facebook
  • 2020 (Google) (WWW) *[MNS] أخذ العينات السلبية المختلطة لتعلم الشبكات العصبية ذات البرجين في التوصيات
  • 2020 (JD) (CIKM) *[DecGCN] شبكة تلافي الرسم البياني المنفصلة لاستنتاج العناصر البديلة والمكملة
  • 2020 (JD) (SIGIR) [DPSR] نحو الاسترجاع المخصص والدلالي - حل شامل للبحث في التجارة الإلكترونية من خلال التعلم المضمن
  • 2020 (Microsoft) (Arxiv) TwinBERT - استخلاص المعرفة من نماذج BERT ثنائية الهيكلة من أجل الاسترجاع الفعال
  • 2021 (علي بابا) (KDD) * [MGDSPR] استرجاع المنتج القائم على التضمين في بحث تاوباو
  • 2021 (Amazon) (KDD) التعلم الفائق متعدد العلامات للمطابقة الدلالية في البحث عن المنتجات
  • 2021 (Bytedance) (Arxiv) [DR] الاسترجاع العميق - تعلم بنية قابلة للاسترجاع للتوصيات واسعة النطاق
  • 2022 (علي بابا) (CIKM) **[NANN] [二向箔] بحث تقريبي عن أقرب جار ضمن مقياس التشابه العصبي للتوصية واسعة النطاق
  • 2022 (علي بابا) (CIKM) [CLE-QR] إعادة كتابة الاستعلام في بحث تاوباو
  • 2022 (علي بابا) **(CIKM) [MOPPR] استرجاع المنتجات الشخصية متعددة الأهداف في بحث تاوباو
  • 2024 (Bytedance) (KDD) [Trinity] Trinity - Syncretizing Multi-:Long-Tail:Long-Term Interests الكل في واحد

آن

  • 2017 (Arxiv) (Meta) [FAISS] بحث تشابه على نطاق ملياري مع وحدات معالجة الرسومات
  • 2020 (PAMI) [HNSW] بحث تقريبي فعال وقوي عن أقرب جار باستخدام الرسوم البيانية الهرمية للعالم الصغير القابلة للملاحة
  • 2021 (TPAMI) [IVF-PQ] تحديد كمية المنتج للبحث عن أقرب جار

Graph_Neural_Networks

  • 2017 (ICLR) [GCN] التصنيف شبه الخاضع للإشراف مع الشبكات التلافيفية للرسم البياني
  • 2018 (ICLR) [GAT] شبكات الرسم البياني للانتباه
  • 2018 (Pinterest) (KDD) [PinSage] الرسم البياني للشبكات العصبية التلافيفية لأنظمة التوصية على نطاق الويب
  • 2019 (Alibaba) (KDD) [IntentGC] IntentGC - إطار تحويل للرسم البياني قابل للتطوير يدمج المعلومات غير المتجانسة للتوصية
  • 2019 (علي بابا) (KDD) [MEIRec] الشبكة العصبية للرسم البياني غير المتجانس الموجهة بواسطة Metapath لتوصية النوايا
  • 2019 (Alibaba) (SIGIR) [GIN] شبكة نية الرسم البياني للتنبؤ بنسبة النقر إلى الظهور في البحث المدعوم
  • 2020 (Alibaba) (SIGIR) [ATBRG] ATBRG - شبكة الرسم البياني العلائقي للسلوك المستهدف والتكيفي للتوصية الفعالة

02_الترتيب المسبق

  • 2020 (علي بابا) (DLP-KDD) [بارد] بارد - نحو الجيل التالي من نظام التصنيف المسبق
  • 2023 (Alibaba) (CIKM) [COPR] COPR - التصنيف المسبق الموجه نحو الاتساق للإعلان عبر الإنترنت
  • 2023 (علي بابا) (KDD) [ASMOL] إعادة النظر في دور التصنيف المسبق في نظام البحث في التجارة الإلكترونية واسع النطاق

03_الترتيب

  • 2014 (ADKDD) (Facebook) دروس عملية من توقع النقرات على الإعلانات في Facebook
  • 2016 (Google) (DLRS) **[واسع وعميق] التعلم الواسع والعميق لأنظمة التوصية
  • 2016 (Google) (RecSys) **[Youtube DNN] الشبكات العصبية العميقة لتوصيات YouTube
  • 2018 (علي بابا) (KDD) **[DIN] شبكة الاهتمامات العميقة للتنبؤ بمعدل النقر إلى الظهور
  • 2019 (علي بابا) (AAAI) **[DIEN] شبكة تطور الاهتمام العميق للتنبؤ بمعدل النقر إلى الظهور
  • 2019 (Facebook) (Arxiv) [DLRM] (Facebook) نموذج توصية التعلم العميق لأنظمة التخصيص والتوصية، Facebook
  • 2019 (Google) (Recsys) ** [Youtube Multi-task] التوصية بالفيديو الذي تريد مشاهدته بعد ذلك - نظام تصنيف متعدد المهام
  • 2020 (Alibaba) (Arxiv) ** [SIM] نمذجة اهتمامات المستخدم القائمة على البحث مع بيانات السلوك التسلسلي مدى الحياة للتنبؤ بمعدل النقر إلى الظهور
  • 2020 (JD) (CIKM) **[DMT] محولات عميقة متعددة الأوجه لتصنيف متعدد الأهداف في أنظمة توصيات التجارة الإلكترونية واسعة النطاق
  • 2020 (Tencent) (Recsys) ** [PLE] الاستخراج التدريجي متعدد الطبقات (PLE) - نموذج جديد للتعلم متعدد المهام (MTL) للتوصيات المخصصة
  • 2021 (علي بابا) (CIKM) * [ZEUS] التعلم ذاتي الإشراف على السلوكيات التلقائية للمستخدمين لتصنيف متعدد السيناريوهات في التجارة الإلكترونية
  • 2021 (Alibaba) (CIKM) [STAR] نموذج واحد لخدمة الجميع - توصية تكيفية لطوبولوجيا النجوم للتنبؤ بنسبة النقر إلى الظهور متعددة المجالات
  • 2022 (علي بابا) (Arxiv) ** [ETA] نمذجة بيانات المستخدم المتسلسلة الطويلة الفعالة للتنبؤ بمعدل النقر إلى الظهور
  • 2022 (علي بابا) (WSDM) نمذجة تعليقات المستخدمين السياقية على الصفحة للتنبؤ بمعدل النقر إلى الظهور في بحث التجارة الإلكترونية
  • 2022 (Meta) [DHEN] DHEN - شبكة جماعية عميقة وهرمية للتنبؤ بمعدل النقر إلى الظهور على نطاق واسع
  • 2022 (WWW) [FMLP] MLP المحسّن بالتصفية هو كل ما تحتاجه للتوصية التسلسلية
  • 2023 (Alibaba) (Arxiv) [ESLM] إطار تعلم الفضاء بالكامل - التنبؤ بمعدل التحويل غير المتحيز في المراحل الكاملة لنظام التوصية
  • 2023 (Google) (Arxiv) على أرض المصنع - هندسة تعلم الآلة لنماذج توصيات الإعلانات على النطاق الصناعي
  • 2023 (Kuaishou) (Arixiv) [TWIN] TWIN - شبكة اهتمام ذات مرحلتين لنمذجة سلوك المستخدم مدى الحياة في التنبؤ بنسبة النقر إلى الظهور في Kuaishou
  • 2023 (Kuaishou) (KDD) [PEPNet] PEPNet - المعلمة وتضمين الشبكة المخصصة لدمج المعلومات المسبقة المخصصة
  • 2024 (Kuaishou) (CIKM) [TWINv2] TWIN V2 - قياس نمذجة تسلسل سلوك المستخدم طويل الأمد لتحسين التنبؤ بنسبة النقر إلى الظهور في Kuaishou
  • 2024 (Tencent) (KDD) [LCN] النمذجة التسلسلية عبر النطاقات مدى الحياة للتنبؤ بمعدل النقر إلى الظهور عبر الإنترنت

كلاسيكي

  • 2003 (Amazon) (IEEE) [CF] توصيات Amazon.com - التصفية التعاونية من عنصر إلى عنصر
  • 2009 (الكمبيوتر) [MF] تقنيات تحليل المصفوفات لأنظمة التوصية
  • 2016 (ICLR) [GRU4Rec] التوصيات المستندة إلى الجلسة مع الشبكات العصبية المتكررة
  • 2017 (Amazon) (IEEE) عقدان من أنظمة التوصية في Amazon.com

دي إن إن

  • 2019 (KDD) (Airbnb) تطبيق التعلم العميق على بحث Airbnb
  • 2020 (Airbnb) (KDD) تحسين التعلم العميق لبحث Airbnb

تأخر-الملاحظات-مشكلة

  • 2008 (KDD) مصنفات التعلم من البيانات الإيجابية وغير المسماة فقط
  • 2014 (Criteo) (KDD) [DFM] النمذجة المتأخرة في الإعلانات الصورية
  • 2018 (Arxiv) [NoDeF] نموذج ردود الفعل المتأخرة غير المعلمية للتنبؤ بمعدل التحويل
  • 2019 (Twitter) (RecSys) معالجة الملاحظات المتأخرة للتدريب المستمر مع الشبكات العصبية في التنبؤ بنسبة النقر إلى الظهور
  • نموذج الملاحظات المتأخرة (AdKDD) لعام 2020 مع الانحدار السلبي ذي الحدين للتحويلات المتعددة
  • 2020 (JD) (IJCAI) [TS-DL] نموذج قائم على الاهتمام للتنبؤ بمعدل التحويل مع ردود فعل متأخرة عبر معايرة ما بعد النقر
  • 2020 (SIGIR) [DLA-DF] خوارزمية التعلم المزدوج للتحويلات المتأخرة
  • 2020 (WWW) [FSIW] تصحيح تحول الملاحظات في التنبؤ بمعدلات التحويل في ظل الملاحظات المتأخرة
  • 2021 (Alibaba) (AAAI) [ES-DFM] التقاط الملاحظات المتأخرة في التنبؤ بمعدل التحويل من خلال أخذ عينات الوقت المنقضي
  • 2021 (علي بابا) (AAAI) [ESDF] نمذجة الملاحظات المتأخرة للتنبؤ بمعدل تحويل الفضاء بأكمله
  • 2021 (علي بابا) (Arxiv) [تأجيل] مسألة السلبيات الحقيقية - التدريب المستمر مع السلبيات الحقيقية لنمذجة الملاحظات المتأخرة
  • 2021 (Google) (Arxiv) التعامل مع العديد من التحويلات لكل نقرة في نمذجة التعليقات المتأخرة
  • 2021 (Tencent) (SIGIR) تعديل المكافأة المغايرة لتوصية البث مع التعليقات المتأخرة
  • 2022 (علي بابا) (WWW) [DEFUSE] التقدير غير المتحيز غير المقارب لنمذجة الملاحظات المتأخرة عبر تصحيح الملصقات

ميزة العبور

  • 2010 (ICDM) [FM] آلات التخصيم
  • 2013 (Google) (KDD) [LR] توقع النقر على الإعلانات - منظر من الخنادق
  • 2016 (Arxiv) [PNN] الشبكات العصبية القائمة على المنتج للتنبؤ باستجابة المستخدم
  • 2016 (Criteo) (Recsys) [FFM] آلات التحليل الميدانية للتنبؤ بنسبة النقر إلى الظهور (CTR)
  • 2016 (ECIR) [FNN] التعلم العميق عبر البيانات الفئوية متعددة المجالات - دراسة حالة حول التنبؤ باستجابة المستخدم
  • 2016 (KDD) [Deepintent] Deepintent - الانتباه إلى التعلم للإعلان عبر الإنترنت باستخدام الشبكات العصبية المتكررة
  • 2016 (Microsoft) (KDD) [Deep Crossing] Deep Crossing - نمذجة على نطاق الويب دون ميزات اندماجية مصنوعة يدويًا
  • 2017 (Google) (ADKDD) [DCN] الشبكة العميقة والمتعددة الأطراف لتنبؤات النقرات على الإعلانات
  • 2017 (هواوي) (IJCAI) [DeepFM] DeepFM - شبكة عصبية تعتمد على الآلة للتنبؤ بنسبة النقر إلى الظهور (CTR)
  • 2017 (IJCAI) [AFM] آلات التحليل الانتباهي التي تتعلم وزن تفاعلات الميزات عبر شبكات الانتباه
  • 2017 (SIGIR) [NFM] آلات التحليل العصبي للتحليلات التنبؤية المتفرقة
  • 2017 (WWW) [NCF] التصفية التعاونية العصبية
  • 2018 (CVPR) * [SENet] شبكات الضغط والإثارة
  • 2018 (Google) (WSDM) [Latent Cross] الاستفادة من التقاطع الكامن للسياق في أنظمة التوصية المتكررة
  • 2018 (KDD) [xDeepFM] xDeepFM - الجمع بين تفاعلات الميزات الصريحة والضمنية لأنظمة التوصية
  • 2018 (TOIS) [PNN] الشبكات العصبية القائمة على المنتج للتنبؤ باستجابة المستخدم على البيانات الفئوية متعددة المجالات
  • 2019 (CIKM) ** [AutoInt] AutoInt - التعلم التلقائي لتفاعل الميزات عبر الشبكات العصبية ذاتية الانتباه
  • 2019 (هواوي) (WWW) [FGCNN] إنشاء الميزات بواسطة الشبكة العصبية التلافيفية للتنبؤ بمعدل النقر إلى الظهور
  • 2019 (Sina) (Arxiv) [FAT-DeepFFM] FAT-DeepFFM - آلة التحليل الميداني العميق اليقظة
  • 2019 (Sina) (Recsys) [FiBiNET] FiBiNET - الجمع بين أهمية الميزة وتفاعل الميزة الثنائية للتنبؤ بمعدل النقر إلى الظهور
  • 2019 (Tencent) (AAAI) [IFM] آلات التحليل التفاعلي لأنظمة التوصية
  • 2020 (Baidu) (KDD) [CAN] شبكة Combo-Attention لإعلانات فيديو Baidu
  • 2021 (Google) (WWW) * [DCN V2] DCN V2 - شبكة عميقة ومتقاطعة مُحسّنة ودروس عملية للتعلم على نطاق الويب لتصنيف الأنظمة
  • 2022 (علي بابا) (WSDM) * [CAN] CAN - ميزة شبكة العمل المشترك للتنبؤ بمعدل النقر إلى الظهور
  • 2023 (CIKM) * [GDCN] نحو شبكة متقاطعة أعمق وأخف وزنًا وقابلة للتفسير لتنبؤ نسبة النقر إلى الظهور
  • 2023 (Sina) (CIKM) [FiBiNet++] FiBiNet++ - تقليل حجم النموذج من خلال طبقة تفاعل الميزات ذات التصنيف المنخفض للتنبؤ بنسبة النقر إلى الظهور
  • 2023 (Sina) (CIKM) [MemoNet] MemoNet - حفظ تمثيلات جميع الميزات المتقاطعة بكفاءة عبر شبكة كتب التعليمات البرمجية متعددة التجزئة للتنبؤ بنسبة النقر إلى الظهور

نمذجة التسلسل طويل المدى

  • ممارسة 2019 (علي بابا) (KDD) [MIMN] حول نمذجة سلوك المستخدم المتسلسل الطويل للتنبؤ بمعدل النقر إلى الظهور
  • 2019 (Google) (WWW) نحو التوصية بالخليط العصبي لتسلسلات المستخدم التابعة طويلة المدى
  • 2020 (Alibaba) (Arxiv) ** [SIM] نمذجة اهتمامات المستخدم القائمة على البحث مع بيانات السلوك التسلسلي مدى الحياة للتنبؤ بمعدل النقر إلى الظهور
  • 2020 (ICLR) المصلح - المحول الفعال
  • 2020 (SIGIR) [UBR4CTR] استرجاع سلوك المستخدم للتنبؤ بمعدل النقر إلى الظهور
  • 2021 (Alibaba) (Arxiv) [ETA] استرجاع سلوك المستخدم الشامل في نموذج التنبؤ بمعدل النقر إلى الظهور
  • 2022 (علي بابا) (Arxiv) ** [ETA] نمذجة بيانات المستخدم المتسلسلة الطويلة الفعالة للتنبؤ بمعدل النقر إلى الظهور
  • أخذ عينات 2022 (Meituan) (CIKM) [SDIM] هو كل ما تحتاجه لنمذجة سلوكيات المستخدم على المدى الطويل للتنبؤ بنسبة النقر إلى الظهور
  • 2023 (Kuaishou) (Arixiv) [TWIN] TWIN - شبكة اهتمام ذات مرحلتين لنمذجة سلوك المستخدم مدى الحياة في التنبؤ بنسبة النقر إلى الظهور في Kuaishou
  • 2023 (Kuaishou) (CIKM) [QIN] شبكة اهتمامات المستخدمين المهيمنة على الاستعلامات لتصنيف البحث على نطاق واسع
  • 2024 (Kuaishou) (CIKM) [TWINv2] TWIN V2 - قياس نمذجة تسلسل سلوك المستخدم طويل الأمد لتحسين التنبؤ بنسبة النقر إلى الظهور في Kuaishou
  • 2024 (Tencent) (KDD) [LCN] النمذجة التسلسلية عبر النطاقات مدى الحياة للتنبؤ بمعدل النقر إلى الظهور عبر الإنترنت

خسارة

  • 2024 (Tencent) (KDD) فهم خسارة التصنيف للتوصية مع تعليقات متفرقة من المستخدمين
  • 2024 (Tencent) (KDD) [BBP] ما وراء التفضيل الثنائي - الاستفادة من الأساليب الافتراضية للتحسين المشترك للتصنيف والمعايرة

متعدد الوسائط

  • 2018 (Alibaba) (CIKM) [Image CTR] أهمية الصورة - النمذجة المرئية لسلوكيات المستخدم باستخدام خادم النموذج المتقدم
  • 2020 (علي بابا) (WWW) [MARN] تعلم التمثيل المتعدد الوسائط الخصومة للتنبؤ بمعدل النقر إلى الظهور

متعدد المجالات ومتعدد السيناريوهات

  • 2014 (TASLP) * [LHUC] تعلم مساهمات الوحدة المخفية لتكييف النماذج الصوتية غير الخاضعة للرقابة
  • 2015 (مايكروسوفت) (WWW) نهج التعلم العميق متعدد العروض لنمذجة المستخدم عبر النطاقات في أنظمة التوصيات
  • 2018 (Google) (KDD) ** [MMoE] نمذجة علاقات المهام في التعلم متعدد المهام مع مزيج من الخبراء متعدد البوابات
  • 2019 (علي بابا) (CIKM) [WE-CAN] شبكة الاهتمام عبر المجالات مع منظمي Wasserstein لبحث التجارة الإلكترونية
  • 2020 (Alibaba) (Arxiv) [SAML] النهج القائم على السيناريو والتوصيات المتعددة السيناريوهات في التجارة الإلكترونية
  • 2020 (Alibaba) (CIKM) [HMoE] تحسين التعلم متعدد السيناريوهات للتصنيف في التجارة الإلكترونية من خلال استغلال علاقات المهام في مساحة الملصقات
  • 2020 (Alibaba)(CIKM) [MiNet] MiNet - شبكة ذات اهتمامات مختلطة للتنبؤ بمعدل النقر إلى الظهور عبر المجالات
  • 2020 (Tencent) (Recsys) ** [PLE] الاستخراج التدريجي متعدد الطبقات (PLE) - نموذج جديد للتعلم متعدد المهام (MTL) للتوصيات المخصصة
  • 2021 (علي بابا) (CIKM) * [ZEUS] التعلم ذاتي الإشراف على السلوكيات التلقائية للمستخدمين لتصنيف متعدد السيناريوهات في التجارة الإلكترونية
  • 2021 (Alibaba) (CIKM) ** [STAR] نموذج واحد لخدمة الجميع - توصية متكيفة مع طوبولوجيا النجوم للتنبؤ بنسبة النقر إلى الظهور متعددة المجالات
  • 2022 (Alibaba) (CIKM) AdaSparse - تعلم الهياكل المتفرقة بشكل تكيفي للتنبؤ بمعدل النقر إلى الظهور متعدد المجالات
  • 2022 (علي بابا) (NIPS) ** [APG] APG - شبكة إنشاء المعلمات التكيفية للتنبؤ بمعدل النقر إلى الظهور
  • 2023 (Alibaba) (CIKM) [HC2] قيود تباينية هجينة لتصنيف الإعلانات متعدد السيناريوهات
  • 2023 (Alibaba) (CIKM) [MMN] شبكة متعددة المجالات مقنعة - توقع معدل التحويل متعدد الأنواع ومتعدد السيناريوهات باستخدام نموذج واحد
  • 2023 (Alibaba) (CIKM) [Rec4Ad] Rec4Ad - وجبة غداء مجانية للتخفيف من تحيز اختيار العينات لتنبؤ نسبة النقر إلى الظهور للإعلانات في تاوباو
  • 2023 (علي بابا) (SIGIR) [MARIA] تصنيف متعدد السيناريوهات مع تعلم الميزات التكيفية
  • 2023 (CIKM) [HAMUR] HAMUR - محول Hyper لتوصية المجالات المتعددة
  • 2023 (Huawei) (CIKM) [DFFM] DFFM - نمذجة الميزات الميسرة للنطاق لتنبؤ نسبة النقر إلى الظهور
  • 2023 (Kuaishou) (KDD) * [PEPNet] PEPNet - المعلمة وتضمين الشبكة المخصصة لدمج المعلومات المسبقة المخصصة
  • 2023 (Tencent) (KDD) تفاعل الميزات التكيفية للسيناريو للتنبؤ بمعدل النقر إلى الظهور
  • 2024 (علي بابا) (CIKM) * [MultiLoRA] MultiLoRA - تكيف منخفض الرتبة متعدد الاتجاهات لتوصية متعددة المجالات
  • 2024 (علي بابا) (RecSys) * [MLoRA] MLoRA - شبكة تكيفية منخفضة الرتبة متعددة المجالات للتنبؤ بمعدل النقر
  • 2024 (Kuaishou) (SIGIR) [M3oE] M3oE - إطار توصيات مزيج الخبراء متعدد المهام والمجالات المتعددة
  • 2024 (Tencent) (KDD) [LCN] النمذجة التسلسلية عبر النطاقات مدى الحياة للتنبؤ بمعدل النقر إلى الظهور عبر الإنترنت
  • 2024 (WSDM) استكشاف تعلم النقل القائم على المحول لأنظمة التوصية - دراسات تجريبية ورؤى عملية

متعددة المهام

  • (2018) (ICML) GradNorm - تطبيع التدرج لموازنة فقدان التكيف في شبكات المهام المتعددة العميقة
  • 2014 (TASLP) [LHUC] تعلم مساهمات الوحدة المخفية لتكييف النموذج الصوتي غير الخاضع للرقابة
  • 2017 (Google) (ICLR) [وزارة التعليم ذات البوابات المتناثرة] الشبكات العصبية الكبيرة للغاية - طبقة خليط الخبراء ذات البوابات المتناثرة
  • 2018 (Alibaba) (KDD) [DUPN] إدراك المستخدمين بعمق - تعلم تمثيلات المستخدم العالمية من مهام التجارة الإلكترونية المتعددة
  • 2018 (Alibaba) (SIGIR) [ESMM] نموذج المهام المتعددة للفضاء بالكامل - أسلوب فعال لتقدير معدل التحويل بعد النقر
  • 2018 (CVPR) التعلم متعدد المهام باستخدام عدم اليقين لوزن الخسائر في هندسة المشهد ودلالاته
  • 2018 (Google) (KDD) ** [MMoE] نمذجة علاقات المهام في التعلم متعدد المهام مع مزيج من الخبراء متعدد البوابات
  • 2019 (Alibaba) (CIKM) توقعات المبيعات المستندة إلى المهام المتعددة للعروض الترويجية عبر الإنترنت
  • 2019 (علي بابا) (Recys) توصية خوارزمية باريتو لتحسين الأهداف المتعددة في التجارة الإلكترونية
  • 2019 (Google) (AAAI) توجيه الشبكة الفرعية SNR لمشاركة المعلمات المرنة في التعلم متعدد المهام
  • 2019 (Google) (Recsys) ** [Youtube Multi-task] التوصية بالفيديو الذي تريد مشاهدته بعد ذلك - نظام تصنيف متعدد المهام
  • 2019 (NIPS) باريتو التعلم متعدد المهام
  • 2020 (Alibaba) (SIGIR) [ESM2] نمذجة المهام المتعددة للفضاء بالكامل من خلال تحليل سلوك ما بعد النقر للتنبؤ بمعدل التحويل
  • 2020 (علي بابا) (WWW) مناهج سببية واسعة النطاق لتقليل انحياز تقدير معدل التحويل بعد النقر من خلال التعلم متعدد المهام
  • تحسين التصنيف متعدد الأهداف لعام 2020 (Amazon) (WWW) للبحث عن المنتجات باستخدام تجميع الملصقات العشوائية
  • 2020 (Google) (KDD) [MoSE] مزيج متعدد المهام من الخبراء المتسلسلين لتدفقات نشاط المستخدم
  • 2020 (JD) (CIKM) *[DMT] محولات عميقة متعددة الأوجه لتصنيف متعدد الأهداف في أنظمة توصيات التجارة الإلكترونية واسعة النطاق
  • 2020 (Tencent) (Recsys) ** [PLE] الاستخراج التدريجي متعدد الطبقات (PLE) - نموذج جديد للتعلم متعدد المهام (MTL) للتوصيات المخصصة
  • 2021 (Alibaba) (SIGIR) [HM3] النمذجة الهرمية للسلوكيات الجزئية والكلية من خلال التعلم متعدد المهام للتنبؤ بمعدل التحويل
  • 2021 (Alibaba) (SIGIR) [MSSM] MSSM - نموذج مشاركة متفرقة متعدد المستويات للتعلم الفعال متعدد المهام
  • 2021 (Baidu) (SIGIR) [GemNN] GemNN - شبكات عصبية متعددة المهام معززة بالبوابات مع التعلم التفاعلي المميز للتنبؤ بنسبة النقر إلى الظهور
  • 2021 (Google) (Arxiv) [DSelect-k] الاختيار التفاضلي DSelect-k في مزيج من الخبراء مع تطبيقات التعلم متعدد المهام
  • 2021 (جوجل) (ICLR) محولات الشبكة الفائقة – نحو نموذج واحد للمهام المتعددة
  • 2021 (Google) (KDD) فهم وتحسين مفاضلات العدالة والدقة في التعلم متعدد المهام
  • 2021 (JD) (ICDE) مزيج عدائي من الخبراء مع قيود بسيطة على التسلسل الهرمي للفئة
  • 2021 (Kwai) (Arxiv) [POSO] POSO - وحدات البدء البارد المخصصة لأنظمة التوصية واسعة النطاق
  • 2021 (Meituan) (KDD) نمذجة الاعتماد المتسلسل بين الجمهور التحويلات متعددة الخطوات مع التعلم متعدد المهام في الإعلانات المصورة المستهدفة
  • 2021 (Tencent) (Arxiv) مزيج من خبراء النواة الافتراضية لنمذجة ملفات تعريف المستخدم متعددة الأهداف
  • 2021 (Tencent) (WWW) توصية تقريبية مخصصة لكفاءة باريتو
  • 2022 (Google) (WWW) هل يمكن للرؤوس الصغيرة المساعدة؟ فهم وتحسين تعميم المهام المتعددة
  • 2023 (Airbnb) (KDD) تحسين رحلة البحث في Airbnb من خلال التعلم متعدد المهام
  • 2023 (علي بابا) (CIKM) [DTRN] شبكة تمثيل سفلية عميقة خاصة بالمهام لتوصيات المهام المتعددة
  • نظام تصنيف المهام المتعددة لعام 2023 (Google) (CIKM) للخلاصة الغامرة وعدم المزيد من النقرات - دراسة حالة لتوصية الفيديو القصير
  • 2023 (Google) (KDD) تحسين استقرار التدريب لنماذج تصنيف المهام المتعددة في أنظمة التوصية
  • 2023 (Meta) (KDD) AdaTT - شبكة الدمج التكيفية بين المهام والمهام للتعلم متعدد المهام في التوصيات
  • 2024 (Airbnb) (KDD) التعلم متعدد الأهداف للتصنيف حسب التقطير النموذجي
  • 2024 (Kuaishou) (KDD) [GradCraft] GradCraft - الارتقاء بتوصيات المهام المتعددة من خلال صياغة متدرجة شاملة
  • 2024 (Kuaishou) [HoME] الصفحة الرئيسية - التسلسل الهرمي لخبراء البوابات المتعددة للتعلم متعدد المهام في Kuaishou
  • 2024 (Shopee) (KDD) [ResFlow] المتعلم متعدد المهام المتبقي للتصنيف التطبيقي
  • 2024 (Tencent) (KDD) [STEM] توصيات الإعلانات في عالم منهار ومتشابك

التدريب المسبق

  • 2019 (Alibaba) (IJCAI) [DeepMCP] التنبؤ بمعدل النقر إلى الظهور بمساعدة التعلم التمثيلي
  • 2019 (SIGIR) [BERT4Rec] (Alibaba) (SIGIR2019) BERT4Rec - توصية تسلسلية مع تمثيلات التشفير ثنائي الاتجاه من المحولات

نمذجة التسلسل

  • 2016 (Google) (RecSys) **[Youtube DNN] الشبكات العصبية العميقة لتوصيات YouTube
  • 2017 (Google) (NIPS) ** الاهتمام هو كل ما تحتاجه
  • 2018 (علي بابا) (KDD) **[DIN] شبكة الاهتمامات العميقة للتنبؤ بمعدل النقر إلى الظهور
  • 2018 (Alibaba) (KDD) [DUPN] إدراك المستخدمين بعمق - تعلم تمثيلات المستخدم العالمية من مهام التجارة الإلكترونية المتعددة
  • 2019 (علي بابا) (AAAI) **[DIEN] شبكة تطور الاهتمام العميق للتنبؤ بمعدل النقر إلى الظهور
  • 2019 (Alibaba) (IJCAI) [DSIN] شبكة اهتمامات الجلسة العميقة للتنبؤ بمعدل النقر إلى الظهور
  • 2019 (علي بابا) (KDD) [BST] محول تسلسل السلوك لتوصية التجارة الإلكترونية في علي بابا
  • 2019 (علي بابا) (KDD) [DSTN] الشبكات العصبية المكانية والزمانية العميقة للتنبؤ بمعدل النقر
  • 2019 (Alibaba) (WWW) [TiSSA] TiSSA - نهج الانتباه الذاتي لشريحة زمنية لنمذجة سلوكيات المستخدم المتسلسلة
  • 2019 (Tencent) (KDD) [RALM] النموذج المشابه القائم على الانتباه في الوقت الحقيقي لنظام التوصية
  • 2020 (Alibaba) (SIGIR) [DHAN] اهتمام عميق بشبكة الاهتمام الهرمي للتنبؤ بمعدل النقر إلى الظهور
  • 2020 (Google) (KDD) [Google Drive] تحسين جودة التوصيات في Google Drive
  • 2020 (JD) (CIKM) **[DMT] محولات عميقة متعددة الأوجه لتصنيف متعدد الأهداف في أنظمة توصيات التجارة الإلكترونية واسعة النطاق
  • 2020 (JD) (NIPS) [KFAtt] كالمان تصفية الانتباه لنمذجة سلوك المستخدم في التنبؤ بنسبة النقر إلى الظهور
  • 2020 (JD) (WSDM) [HUP] التصنيف الهرمي للمستخدم لأنظمة توصيات التجارة الإلكترونية
  • 2022 (علي بابا) (WSDM) نمذجة تعليقات المستخدمين السياقية على الصفحة للتنبؤ بمعدل النقر إلى الظهور في بحث التجارة الإلكترونية
  • 2022 (JD) (WWW) نمذجة وعي المستخدم الضمني عبر العناصر المرشحة للتنبؤ بنسبة النقر إلى الظهور في الإعلانات على شبكة البحث
  • 2023 (JD) (CIKM) [IUI] IUI - نمذجة اهتمامات المستخدم المعززة بالقصد للتنبؤ بمعدل النقر إلى الظهور
  • 2023 (Meituan) (CIKM) [DCIN] شبكة اهتمامات السياق العميق للتنبؤ بمعدل النقر إلى الظهور
  • 2023 (Pinterest) (KDD) TransAct - نموذج إجراء المستخدم في الوقت الفعلي القائم على المحولات للتوصية على Pinterest

مشغل

  • 2022 (علي بابا) (WWW) شبكة تسليط الضوء على الاهتمام العميق للتنبؤ بمعدل النقر إلى الظهور في التوصيات المستحثة بالتحفيز

04_ما بعد الترتيب

  • 1998 (SIGIR) ** [MRR] استخدام MMR، وإعادة الترتيب على أساس التنوع لإعادة ترتيب المستندات وإنتاج الملخصات
  • 2005 (WWW) تحسين قوائم التوصيات من خلال تنويع المواضيع
  • 2008 (SIGIR) [α-NDCG] الجدة والتنوع في تقييم استرجاع المعلومات
  • 2009 (مايكروسوفت) (WSDM) تنويع نتائج البحث
  • 2010 (WWW) استغلال إعادة صياغة الاستعلام لتنويع نتائج بحث الويب
  • 2016 (Amazon) (RecSys) التنوع التكيفي والشخصي للاكتشاف البصري
  • 2017 (Hulu) (NIPS) [DPP] استنتاج MAP السريع الجشع لعملية النقطة الحاسمة لتحسين تنوع التوصيات
  • 2018 (علي بابا) (IJCAI) تصنيف إدراكي للتأثير المتبادل عالميًا في بحث التجارة الإلكترونية
  • 2018 (Alibaba) (IJCAI) [Alibaba GMV] تصنيف إدراك التأثير المتبادل المُحسّن عالميًا في بحث التجارة الإلكترونية
  • 2018 (Google) (CIKM) [DPP] توصيات عملية متنوعة على YouTube مع عمليات النقاط الحاسمة
  • 2018 (SIGIR) [DLCM] تعلم نموذج سياق القائمة العميق لتحسين التصنيف
  • 2019 (علي بابا) (WWW) [RL قائم على القيمة] توصية مدركة للقيمة تعتمد على تعظيم الربح المعزز
  • 2019 (علي بابا) (KDD) [GAttN] توصية Exact-K عبر الحد الأقصى لتحسين النقرة
  • 2019 (علي بابا) (RecSys) ** [PRM] إعادة تصنيف مخصصة للتوصية
  • 2019 (Google) (Arxiv) التعلم المعزز لأنظمة التوصية القائمة على القائمة - تحليل قابل للتتبع ومنهجية عملية
  • 2019 (Google) (Arxiv) Seq2slate - إعادة الترتيب وتحسين القائمة باستخدام rnns
  • 2019 (Google) (IJCAI) [SlateQ] SLATEQ - تحليل قابل للتتبع لتعزيز التعلم باستخدام مجموعات التوصيات
  • 2019 (Google) (WSDM) [Top-K Off-Policy] تصحيح Top-K خارج السياسة لنظام التوصية REINFORCE
  • 2020 (Airbnb) (KDD) إدارة التنوع في بحث Airbnb
  • 2020 (Alibaba) (CIKM) [EdgeRec] EdgeRec - نظام التوصية على Edge في الهاتف المحمول Taobao
  • 2020 (Huawei) (Arxiv) إعادة تصنيف مخصصة لتحسين التنوع في أنظمة التوصية المباشرة
  • 2021 (علي بابا) (Arxiv) [PRS] إعادة النظر في نظام التوصية في منظور التقليب
  • نماذج استجابة المستخدم لعام 2021 (Google) (WSDM) لتحسين نظام التوصية REINFORCE
  • 2021 (مايكروسوفت) التنوع أثناء التنقل! تدفق عمليات النقطة الحاسمة في إطار الهدف الأساسي المستحث الأقصى
  • 2023 (Amazon) (KDD) RankFormer - تعلم التصنيف على مستوى القائمة باستخدام التسميات على مستوى القائمة
  • 2023 (Meituan) (KDD) PIER - إطار إعادة الترتيب الشامل القائم على مستوى الفائدة في التجارة الإلكترونية
  • 2024 (Kuaishou) (KDD) [NAR4Rec] نماذج توليدية غير ذاتية الانحدار لتوصية إعادة الترتيب

Seq2Slate

  • 2015 (Google) (Arxiv) التعلم المعزز العميق في مساحات العمل المنفصلة الكبيرة
  • 2015 (Google) (Arxiv) التعلم المعزز العميق مع الاهتمام بعمليات اتخاذ القرار في Slate Markov مع الحالات والإجراءات عالية الأبعاد
  • 2017 (KDD) [DCM] نموذج الاختيار العميق باستخدام شبكات المؤشر للتنبؤ بمسار رحلة الطيران
  • 2018 (مايكروسوفت) (EMNLP) [RL4NMT] دراسة التعلم المعزز للترجمة الآلية العصبية
  • 2019 (Google) (Arxiv) Seq2slate - إعادة الترتيب وتحسين القائمة باستخدام rnns

05_الملاءمة

  • 2020 (ICLR) [StructBERT] StructBERT - دمج الهياكل اللغوية في التدريب المسبق لفهم اللغة العميق
  • 2021 (علي بابا) (WWW) تعلم نموذج ملاءمة المنتج من بيانات النقر في التجارة الإلكترونية
  • 2023 (Meituan) (CIKM) [SPM] SPM - بنيات التدريب المسبق والمطابقة المنظمة لنمذجة الملاءمة في بحث Meituan

06_تتالي

  • 2023 (Alibaba) (CIKM) [COPR] COPR - التصنيف المسبق الموجه نحو الاتساق للإعلان عبر الإنترنت
  • 2023 (علي بابا) (KDD) [ASMOL] إعادة النظر في دور التصنيف المسبق في نظام البحث في التجارة الإلكترونية واسع النطاق

07_نموذج_كبير

  • 2019 (CIKM) [AutoInt] AutoInt - التعلم التفاعلي التلقائي للميزات عبر الشبكات العصبية ذاتية الانتباه
  • 2020 (Arxiv) قوانين القياس لنماذج اللغة العصبية
  • 2022 (Arxiv) (Meta) DHEN - شبكة جماعية عميقة وهرمية للتنبؤ بمعدل النقر إلى الظهور على نطاق واسع
  • 2024 (Arxiv) (Bytedance) [HLLM] HLLM - تعزيز التوصيات المتسلسلة عبر نماذج اللغة الهرمية الكبيرة لنمذجة العناصر والمستخدمين
  • 2024 (Arxiv) ** (Meta) [GR] الإجراءات تتحدث بصوت أعلى من الكلمات - محولات الطاقة التسلسلية ذات تريليون معلمة للتوصيات التوليدية
  • 2024 (PMLR) (ميتا) [ووكونج] ووكونج - نحو قانون توسيع النطاق للتوصية على نطاق واسع

السيرة الذاتية

  • 2014 (ICML) [VAE] التشفير التلقائي للتباينات
  • 2014 (NIPS) [GAN] شبكات الخصومة التوليدية
  • 2017 (NIPS) [VQ-VAE] تعلم التمثيل العصبي المنفصل
  • 2020 (NIPS) [الانتشار] النماذج الاحتمالية للانتشار لتقليل الضوضاء

التعلم العميق

  • 2012 (NIPS) [CNN] تصنيف ImageNet مع الشبكات العصبية التلافيفية العميقة
  • 2014 (JMLR) [التسرب] التسرب - طريقة بسيطة لمنع الشبكات العصبية من الإفراط في التجهيز
  • 2015 (Google) (JMLR) [BatchNorm] تطبيع الدُفعات - تسريع التدريب العميق للشبكة عن طريق تقليل التحول المتغير الداخلي
  • 2015 (OpenAI) (ICLR) [آدم] آدم - طريقة للتحسين العشوائي
  • 2016 (CVPR) [ResNet] التعلم العميق المتبقي للتعرف على الصور
  • 2016 (OpenAI) (NIPS) [معيار الوزن] تطبيع الوزن - إعادة ضبط بسيطة لتسريع تدريب الشبكات العصبية العميقة
  • 2017 (Arxiv) [LayerNorm] تطبيع الطبقة
  • 2017 (Google) (NIPS) [محول] الاهتمام هو كل ما تحتاجه

ماجستير

  • 2013 (Google) (NIPS) [Word2vec] التمثيلات الموزعة للكلمات والعبارات وتركيبها
  • 2014 (Google) (NIPS) [Seq2Seq] التسلسل إلى التعلم التسلسلي باستخدام الشبكات العصبية
  • 2017 (Google) (NIPS) [محول] الاهتمام هو كل ما تحتاجه
  • 2017 (OpenAI) (NIPS) [RLHF] التعلم المعزز العميق من التفضيلات البشرية
  • 2018 (OpenAI) (Arxiv) [GPT] تحسين فهم اللغة من خلال التدريب المسبق التوليدي
  • 2019 (Google) (NAACL) [بيرت] بيرت - التدريب المسبق للمحولات العميقة ثنائية الاتجاه لفهم اللغة
  • 2019 (OpenAI) (Arxiv) [GPT2] نماذج اللغة هي متعلمون متعددو المهام غير خاضعين للرقابة
  • 2020 (Arxiv) قوانين القياس لنماذج اللغة العصبية
  • 2020 (OpenAI) (Arxiv) [GPT3] نماذج اللغة هي عدد قليل من المتعلمين
  • 2021 (Microsoft) (Arxiv) [LoRA] LoRA - التكيف منخفض المستوى لنماذج اللغات الكبيرة
  • 2022 (Google) (JMLR) [SwitchTransfomers] محولات التبديل - التوسع إلى تريليون نموذج معلمة مع تناثر بسيط وفعال
  • 2022 (Google) (NIPS) [ChainOfThought] سلسلة الأفكار التي تحث على التفكير في نماذج اللغات الكبيرة
  • 2022 (Google) (TMLR) [الناشئة] القدرات الناشئة لنماذج اللغات الكبيرة
  • 2022 (OpenAI) (Arxiv) [InstructGPT] تدريب النماذج اللغوية على اتباع التعليمات مع التعليقات البشرية
  • 2023 (Meta) (Arxiv) [LLaMA] LLaMA - نماذج لغة أساسية مفتوحة وفعالة
  • 2023 (OpenAI) (Arxiv) [GPT4] التقرير الفني لـ GPT-4

وزارة التربية والتعليم

  • 2017 (Google) (ICLR) [وزارة التعليم ذات البوابات المتناثرة] شبكات عصبية كبيرة للغاية - طبقة خليط الخبراء ذات البوابات المتناثرة
  • 2018 (Google) (KDD) ** [MMoE] نمذجة علاقات المهام في التعلم متعدد المهام مع مزيج من الخبراء متعدد البوابات
  • 2022 (Google) (JMLR) [SwitchTransfomers] محولات التبديل - التوسع إلى تريليون نموذج معلمة مع تناثر بسيط وفعال
  • 2022 (ميتا) (EMNLP) النمذجة اللغوية الفعالة واسعة النطاق مع مزيج من الخبراء
  • 2024 (Google) (ICLR) من مزيج متناثر إلى مزيج ناعم من الخبراء

متعدد الوسائط

  • 2020 (Google) (ICLR) [ألبرت] ألبرت - اختبار لايت بيرت لتعلم تمثيلات اللغة تحت الإشراف الذاتي
  • 2021 (Google) (ICLR) [VIT] تستحق الصورة 16 × 16 كلمة - محولات للتعرف على الصور على نطاق واسع
  • 2021 (Openai) (ICML) [مقطع] التعلم النماذج المرئية القابلة للتحويل من الإشراف على اللغة الطبيعية

self_supervised_learning

  • 2022
  • 2020 (alibaba) (CIKM) [Bert4Rec] Bert4Rec - توصية متسلسلة مع تمثيلات تشفير ثنائية الاتجاه من المحول
  • 2020 (alibaba) (KDD) تفكيك الخاضع للرقابة الذاتية في التوصية المتسلسلة
  • 2020 (arxiv) userbert - تمثيل المستخدم الذي يتم إشرافه ذاتيا
  • 2020 (ARXIV)
  • 2020 (CIKM) [S3REC] S3-REC-التعلم الخاضع للإشراف ذاتيًا للتوصية المتسلسلة مع تعظيم المعلومات المتبادلة
  • 2020 (EMNLP) [PTUM] PTUM-نموذج مستخدم ما قبل التدريب من سلوكيات المستخدم غير المسماة عن طريق الإشراف الذاتي
  • 2020 (سيجير) التعلم التعزيز الخاضع للإشراف ذاتيا لأنظمة التوصية
  • 2020 (Xiangnan HE)
  • 2021 (alibaba) (ARXIV)
  • 2021 (alibaba) (CIKM) * [Zeus] التعلم الخاضع للإشراف على السلوكيات التلقائية للمستخدمين لتصنيف متعدد المسح في التجارة الإلكترونية
  • 2021 (Alibaba) (www) قبل التدريب المتناقض للتوصية المتسلسلة
  • 2021 (Google) (CIKM) التعلم الخاضع للإشراف الذاتي لتوصيات العناصر على نطاق واسع
  • 2021 (WSDM) [Prop] Prop-التدريب المسبق مع التنبؤ بالكلمات التمثيلية لاسترجاع المخصص

08_transfer_learning

  • 2014 (Google) (NIPS) [تقطير KnoleDge] تقطير المعرفة في شبكة عصبية
  • 2015 (ICLR) [fitnets] fitnets - تلميحات للشبكات العميقة الرقيقة
  • 2018 (Alibaba) (AAAI) [Rocket] Rocket Launch - إطار عالمي وفعال لتدريب شبكة الضوء الأداء جيدًا
  • 2018 (KDD) [ترتيب التقطير] ترتيب التقطير - نماذج تصنيف التعلم المضغوطة مع أداء عالي لنظام التوصية
  • 2019 (ICCV) [RCO] تقطير المعرفة عن طريق التحسين المقيد
  • 2020 (Alibaba) (KDD) *[التقطير الميزات المميزة] التقطير المميز في توصيات Taobao

المجال المتقاطع

  • 2015 (Microsoft) (www) نهج التعلم العميق متعدد الرؤية لنمذجة مستخدم النطاق المتقاطع في أنظمة التوصية
  • 2016 (JMLR) التدريب المنطقي للشبكات العصبية
  • 2018 (CIKM) Conet - شبكات Collaborative Cross للتوصية عبر المجال
  • 2019 (Alibaba) (CIKM) [WE-CAN] شبكة انتباه عبر المجال مع WASSERSTEIN من أجل البحث عن التجارة الإلكترونية
  • 2019 (Alibaba) (KDD) [MGTL] لعبة الحد الأدنى على سبيل المثال التعلم الانتقائي النقل
  • 2019 (CIKM) DTCDR-إطار لتوصية المجال عبر الهدف المزدوج
  • 2022
  • 2020 (WSDM) DDTCDR - توصية النقل العميق النقل المزدوج

التعلم التلوي

  • 2019 (Alibaba) (KDD) [S_2META] متعلم ميتا خاص بالسيناريو المتسلسل للتوصية عبر الإنترنت
  • 2020 (Kuaishou) (Sigir) [SML] كيفية إعادة تدريب نظام التوصية؟ طريقة التعلم التلوي المتسلسل

تحويل

  • 2018 (CVPR) المعايير الفعالة للشبكات العصبية العميقة متعددة المجالات
  • 2019 (ICML) التعلم النقل الفعال للمعلمة لـ NLP
  • 2020 (Tencent) (Sigir) [PETERREC] النقل الفعال للمعلمة من السلوكيات المتسلسلة لنمذجة المستخدم والتوصية

09_REINFORDACED_LEARNING

  • 2010 (Yahoo) (www)
  • 2018 (Alibaba) (KDD) تعلم التعزيز لتصنيفها في محرك البحث الإلكتروني للتجارة الإلكترونية
  • 2018 (Spotify) (recsys) [Spotify Bandit] استكشاف واستغلال وشرح توصيات تخصيصها مع Bandits
  • 2018 [Microsoft] (www) [DRN] DRN - إطار تعلم تعزيز عميق لتوصية الأخبار
  • 2019 (Alibaba) (www) [HRL] تجميع نتائج البحث عن التجارة الإلكترونية من مصادر غير متجانسة عبر تعلم التعزيز الهرمي
  • 2019 (Google) (ijcai) *[SLATEQ] SLATEQ - تحلل قابل للتجارة للتعلم التعزيز مع مجموعات التوصية
  • 2019 (Google) (WSDM) *[Top-K Off-Policy] تصحيح من أعلى الكائن
  • 2019 (JD) (KDD) [FEEDREC] التعلم التعزيز لتحسين مشاركة المستخدم طويلة الأجل في أنظمة التوصية
  • 2019 (SIGWEB) تعلم التعزيز العميق للبحث والتوصية والإعلان عبر الإنترنت - دراسة استقصائية
  • 2020 (bytedance) (KDD) [RAM] يتعلم بشكل مشترك التوصية والإعلان
  • 2020 (JD) (Sigir) [NICF] التصفية التعاونية التفاعلية العصبية

مؤتمر

KDD2023

  • 2023 (Airbnb) (KDD) تحسين رحلة البحث Airbnb مع التعلم متعدد المهام
  • 2023 (alibaba) (KDD) التقاط معدل التحويل أثناء الترويج للمبيعات - نهج إعادة استخدام البيانات التاريخي الجديد
  • 2023 (Amazon) (KDD) Rankformer-Listwise Learning to Rands باستخدام ملصقات على مستوى القائمة
  • 2023 (BAIDU) (KDD) تعلم تمثيلات مستندات منفصلة في البحث على الويب
  • 2023 (BAIDU) (KDD) S2Phere-التدريب شبه الخاضع للإشراف للبحث على الويب على التعلم غير المتجانس لترتيب البيانات
  • 2023 (Google) (KDD) تحسين استقرار التدريب لنماذج تصنيف المهام المتعددة في أنظمة التوصية
  • 2023 (KUAISHOU) (KDD) نموذج الانحدار التقدمي التقدمي للتنبؤ بوقت الساعة في توصية الفيديو القصير
  • 2023 (kuaishou) (KDD) [pepnet] pepnet - المعلمة وتضمين شبكة شخصية للتغلب على معلومات سابقة مخصصة
  • 2023 (Meituan) (KDD) Pier-إطار إعادة وضع الفائدة على مستوى الفائدة في التجارة الإلكترونية في التجارة الإلكترونية
  • 2023 (META) (KDD) ADATT-شبكة الانصهار المهمة التكيفية للمهام للتعلم متعدد المهام في التوصيات
  • 2023 (Microsoft) (KDD) Unifier - مسترد موحد لاسترجاع واسع النطاق
  • 2023 (Pinterest) (KDD) Transact - نموذج إجراء المستخدم الحقيقي المستند إلى المحولات للتوصية في Pinterest
  • 2023 (Tencent) (KDD) استرجاع قائم على التضمين الثنائي في Tencent
  • 2023 (Tencent) (KDD) CT4REC - التدريب البسيط والفعال للتناسق للتوصية المتسلسلة
  • 2023 (Tencent) (KDD) تفاعل ميزة التكيف مع تنبؤات معدل النقر إلى الظهور

KDD2024

  • 2024 (AIRBNB) (KDD) التعلم متعدد الأهداف لترتيب من خلال التقطير النموذج
  • 2024 (bytedance) (KDD) [Trinity] Trinity-Compasing Multi-: Long-Tail
  • 2024 (Kuaishou) (KDD) [Gradcraft] Gradcraft - رفع توصيات متعددة المهام من خلال صياغة التدرج الشامل
  • 2024 (Kuaishou) (KDD) [NAR4REC] نماذج توليد غير آلية للتوصية
  • 2024 (Shopee) (KDD) [Resflow] متعلم متعدد المهام المتبقي للترتيب التطبيقي
  • 2024 (Tencent) (KDD) فهم خسارة الترتيب للتوصية مع ملاحظات المستخدم المتفرقة
  • 2024 (Tencent) (KDD) [BBP] ما وراء التفضيل الثنائي - الاستفادة من مقاربات بايزي لتحسين التصنيف والمعايرة
  • 2024 (Tencent) (KDD) [LCN] النمذجة المتسلسلة مدى الحياة المتقاطعة للتنبؤ بتقنية النقر عبر الإنترنت
  • 2024 (Tencent) (KDD) [STEM] توصية الإعلانات في عالم انهار ومتشابك

مؤسَّسة

جوجل

  • 2014 (Google) (NIPS) [تقطير KnoleDge] تقطير المعرفة في شبكة عصبية
  • 2015 (Google) (ARXIV) تعلم التعزيز العميق في مساحات عمل منفصلة كبيرة
  • 2015 (Google) (ARXIV) تعلم التعزيز العميق مع الاهتمام لعمليات قرار Slate Markov مع حالات وإجراءات عالية الأبعاد
  • 2016 (Google) (DLRS) ** [عريض وعميق] التعلم العميق والعميق لأنظمة التوصية
  • 2016 (Google) (recsys) ** [YouTube DNN] شبكات عصبية عميقة لتوصيات YouTube
  • 2017 (Google) (ICLR) [Moe ذات البوابات القليلة] الشبكات العصبية الكبيرة بشكل شني
  • 2018 (Google) (CIKM) [DPP] توصيات تنوعية عملية على YouTube مع عمليات النقاط المحددة
  • 2018 (Google) (KDD) [MMOE] علاقات مهمة النمذجة في التعلم متعدد المهام مع مزيج متعدد البوابة
  • 2019 (Google) (ARXIV) SEQ2SLATE - إعادة التصنيف والعلاقة مع RNNS
  • 2019 (Google) (ijcai) *[SLATEQ] SLATEQ - تحلل قابل للتجارة للتعلم التعزيز مع مجموعات التوصية
  • 2019 (Google) (IJCAI) [SLATEQ] SLATEQ - تحلل قابل للمعارضة للتعلم التعزيز مع مجموعات التوصية
  • 2019 (Google) (recsys) [youtube multi -tasks] التوصية بالفيديو لمشاهدته بعد ذلك - نظام ترتيب متعدد المهام
  • 2019 (Google) (WSDM) *[Top-K Off-Policy] تصحيح من أعلى الكائن
  • 2020 (Google) (ARXIV) التعلم الخاضع للإشراف الذاتي لتوصيات العناصر على نطاق واسع
  • 2020 (Google) (KDD) [Google Drive] تحسين جودة التوصية في Google Drive
  • 2020 (Google) (KDD) [MOSE] مزيج متعدد المهام من الخبراء المتسلسل لتيارات نشاط المستخدم

Jdrecsys

  • 2020 (JD) (CIKM) *[DMT] محولات عميقة متعددة الأوجه لترتيب متعدد الأهداف في أنظمة التوصية على نطاق واسع على نطاق واسع
  • 2020 (JD) (CIKM) *[DECGCN] شبكة إتلاف الرسم البياني المنفصل لاستنتاج العناصر البديلة والتكميلية
  • 2020 (JD) (Sigir) [NICF] التصفية التعاونية التفاعلية العصبية
  • 2020 (JD) (WSDM)

Taobaosearch

  • 2018 (alibaba) (ijcai) على مستوى العالم المؤثر المتبادل على مستوى العالم في البحث عن التجارة الإلكترونية
  • 2018 (alibaba) (ijcai) [Jump] Jump - وهو مؤشر مشترك لنقر فوق المستخدم ووقت الاستعداد
  • 2018 (alibaba) (KDD) [DUPN] يدرك المستخدمين بعمق - تعلم تمثيلات المستخدم العالمية من مهام التجارة الإلكترونية المتعددة
  • 2018 (alibaba) (www) [MA-RDPG] تعلم التعاون-تصنيف متعدد الكناريو عبر التعلم متعدد الوكلاء
  • 2019 (Alibaba) (CIKM) شبكة الانتباه عبر المجال مع WASSERSTEIN المنتظمين للبحث عن التجارة الإلكترونية
  • 2019 (Alibaba) (KDD) [MGTL] لعبة الحد الأدنى على سبيل المثال التعلم الانتقائي النقل
  • 2019 (Alibaba) (www) تجميع نتائج البحث عن التجارة الإلكترونية من مصادر غير متجانسة عبر التعرف على التعزيز الهرمي
  • 2022
  • 2020 (alibaba) (NIPS) على مستوى الخلايا العصبية التقليم المهيكلة باستخدام معهد الاستقطاب
  • 2020 (Alibaba) (www) [Marn] التعلم التمثيل متعدد الوسائط
  • 2021 (Alibaba) (AAAI) [ANPP] عمليات النقطة العصبية اليقظة للتنبؤ بالحدث
  • 2021 (alibaba) (AAAI) [ES-DFM] التقاط ردود الفعل المتأخرة في التنبؤ بمعدل التحويل عبر أخذ العينات المنقضي
  • 2021 (alibaba) (CIKM) [Zeus] التعلم الخاضع للإشراف على السلوكيات التلقائية للمستخدمين لترتيب متعدد الكناريو في التجارة الإلكترونية
  • 2021 (alibaba) (KDD) [MGDSPR] استرجاع المنتج القائم على التضمين في بحث Taobao
  • 2022 (Alibaba) (CIKM) [CLE-QR] استعلام إعادة كتابة في TAOBAO البحث
  • 2022 (alibaba) (CIKM) [MOPPR] استرجاع المنتجات الشخصية متعددة الأهداف في بحث Taobao
  • 2023 (alibaba) (KDD) [Asmol] إعادة التفكير في دور الرابطة المسبقة في نظام البحث عن التجارة الإلكترونية على نطاق واسع
يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل