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深度学习 系列论文涵盖工业搜索、推荐和广告领域，主要关注嵌入、匹配、预排序、排序、后排序和相关性。

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工具介绍

深度学习 系列论文涵盖工业搜索、推荐和广告领域，主要关注嵌入、匹配、预排序、排序、后排序和相关性。

令人惊叹的 深度学习 论文，用于工业搜索、推荐和广告。这些论文主要集中在嵌入、匹配、预排序、排序（CTR/CVR 预测）、后排序、相关性排序、基于 LLM 的排序、强化学习等方面。

01_嵌入

  • 2013 (Google) (NIPS) [Word2vec] 词和短语的分布式表示及其组合性
  • 2014 (KDD) [DeepWalk] DeepWalk - 社交表征的在线学习
  • 2015 (WWW) [LINE] LINE 大规模信息网络嵌入
  • 2016 (KDD) [Node2vec] node2vec - 适用于网络的可扩展特征学习

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> 标签

Pythonadvertisingctrcvrdeep-learning

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> 工具信息

发布日期2026年8月1日
最后更新2026年9月17日
分类编程语言
定价开源

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