煉丹筆記在8月8日更新了第一篇文章《2020年推薦系統(tǒng)工程師煉丹手冊(cè)》之后，開啟了在推薦領(lǐng)域偉大航路的征程。在偉大航路的前半段，我們公眾號(hào)主要做三件事情，學(xué)術(shù)界推薦算法研究解讀、工業(yè)界推薦算法方案實(shí)戰(zhàn)、數(shù)據(jù)競(jìng)賽深度煉丹技巧。

我們是誰？

我們是來自國內(nèi)知名互聯(lián)網(wǎng)公司的資深/非資深煉丹師，目前核心成員：一元;九羽;十方以及兩位特邀嘉競(jìng)賽大神杰少和前阿里算法美女苘郁蓁, 還有一起寫作的時(shí)晴， 在幾年深度推薦算法工作的歷練之后，對(duì)深度學(xué)習(xí)推薦算法有了自己的體會(huì)與領(lǐng)悟。同時(shí)，在與同行交流的過程中，我們彼此得到了更好的提升。因此，作為一群志同道合的推薦算法工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家，我們希望通過自己的力量去為這個(gè)領(lǐng)域做些事情，也為算法愛好者們提供一個(gè)交流學(xué)習(xí)的平臺(tái)。

我們公眾號(hào)關(guān)注什么呢？

1. 學(xué)術(shù)界推薦算法研究解讀

我們聚焦推薦領(lǐng)域最新研究成果，通過“問題背景、核心創(chuàng)新點(diǎn)、論文效果”等方面去解讀作者的設(shè)計(jì)思路，同時(shí)可以給予我們的啟發(fā)。問題背景：在什么推薦場(chǎng)景下解決什么類型的推薦問題。核心創(chuàng)新點(diǎn)：最具有獨(dú)創(chuàng)性和新穎性的技術(shù)點(diǎn)是什么，每個(gè)技術(shù)點(diǎn)在解決什么問題。論文效果：在這個(gè)場(chǎng)景下，通過該創(chuàng)新的方法可以達(dá)到怎么樣的效果，并嘗試從中找出對(duì)于業(yè)務(wù)最好的工作。例如：

A.搜索推薦中CTR/CVR多任務(wù)學(xué)習(xí)相關(guān)的案例

1.推薦系統(tǒng)多任務(wù)學(xué)習(xí)上分神技！(NMTR,ICDE19)

2. 多任務(wù)學(xué)習(xí)如何做到你好我也好？(PLE,RecSys20)

3. 如何讓你的推薦系統(tǒng)具有可解釋性？(WWW19)

4.協(xié)同過濾算法效果不佳怎么辦？知識(shí)圖譜來幫忙啦(MKR,WWW19)

5.我為什么喜歡它？帶有解釋的推薦系統(tǒng)第二彈(MT,RecSys18)

6.DNN中多任務(wù)學(xué)習(xí)概述(ArXiv17)

7. 多目標(biāo)學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用(匯總,轉(zhuǎn)載,公眾號(hào))

B. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征交叉的相關(guān)工作案例

1. AoAFFM:Attention+FFM強(qiáng)強(qiáng)組合(AoAFFM,AAAI20)

2.騰訊賽霸榜神技ONN_NFFM(ONN/NFFM,ArXiv18)

3.曾今的CTR競(jìng)賽王者NFM(NFM,SIGIR17)

4.神級(jí)特征交叉, 基于張量的多語義交叉網(wǎng)絡(luò)TFNET！(TFNET,SIGIR20)

5. 效果遠(yuǎn)超F(xiàn)M,CF最新利器HFM！(HFM,AAAI19)

6. xDeepFM:CTR預(yù)估之特征交叉的藝術(shù)(xDeepFM,KDD18)

7.CTR神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征交叉匯總！

8.CTR預(yù)估系列煉丹入門手冊(cè)

9.讀了那么多CTR論文, 真正有效的又有幾個(gè)呢？(ArXiv20)

C. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)序列化的相關(guān)工作

1. 昨天得知她剛買了手機(jī),今天她會(huì)愛上這款新耳機(jī)嗎？(SASRec,ICDM18)

2. 5分鐘讀完史上第一篇二維卷積序列推薦的論文(CosRec,CIKM19)

3. 又是一篇猛貨！(DMIN,CIKM20)

4. 終于有內(nèi)味了......(DMT,CIKM20)

5. 序列推薦的一些秘密_HGN(HGN,KDD19)

6. 序列化推薦系統(tǒng)的挑戰(zhàn),進(jìn)展和展望!(IJCAI,2019)

2. 工業(yè)界推薦算法方案實(shí)戰(zhàn)

我們分享工作中遇到過的實(shí)際問題及相應(yīng)的解決方案，例如推薦線上線下一致性問題、工業(yè)界算法效果評(píng)估問題等。同時(shí)我們也將身邊的業(yè)務(wù)知識(shí)做基礎(chǔ)布道，講述電商搜索推薦領(lǐng)域的業(yè)務(wù)詞匯等。我們致力于將自己的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)沉淀，并與大家分享。

案例

1. 是不是你的模型又線下線上不一致啦？(KDD20)

2. 讀了那么多CTR論文, 真正有效的又有幾個(gè)呢？(FuXiCTR,ArXiv20)

3. 好想哭,我居然輸在了內(nèi)存問題上！(KDD20)

4. MF vs MLP：講述科學(xué)調(diào)參在推薦模型中的意義(ArXiv)

3. 數(shù)據(jù)競(jìng)賽屆深度煉丹技巧

1.CIKM 2019 EComm AI用戶行為預(yù)測(cè)大賽三大方案解讀

2.CIKM EComm AI用戶行為預(yù)測(cè)大賽冠軍方案解讀

3. RecSys2020推薦系統(tǒng)特征工程匯總

4. RecSys2020大賽第一名方案

4. 算法大佬們的經(jīng)驗(yàn)分享

不時(shí)我們會(huì)邀請(qǐng)周邊的大佬談?wù)剬?duì)于煉丹算法工程師的一些心路歷程，職場(chǎng)感受，對(duì)新人的建議，還有其他的一些心得，如果你對(duì)于這塊比較迷茫也歡迎聯(lián)系我們哦。

經(jīng)典案例

1. 我的成長之路：追逐冠軍的男孩

2. 是的，我從阿里離職了。

3. 原創(chuàng) | 五年前的轉(zhuǎn)正我沒有留下，校招進(jìn)不了大公司就是失敗嗎？

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的炼丹笔记 | 讲讲我们的故事的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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