深度学习在CTR预估中的应用

深度学习在CTR预估的应用的PPT，目录如下： 1、当深度学习遇到CTR预估 2、传统主流CTR预估方法 3、深度学习基础模型 4、深度学习CTR预估模型 5、互联网公司深度学习CTR案例

CTR预估模型原文汇总

CTR预估相关模型原文汇总，其中包括DeepFM、AFM、DIN、DIEN、FM、FFM、FNN、NFM、Wide&Deep;、PNN等模型。

CTR预估模型讲义pdf

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怀人基于深度学习的广告CTR预估算法.pdf

怀人-基于深度学习的广告CTR预估算法云栖大讲堂-编程语言专场

CTR预估神器deepFM

deepfm CTR预估 解决高维稀疏矩阵训练深度网络带来的问题

Python-DeepCTR是一个易于使用模块化和可扩展的基于深度学习的CTR模型包

DeepCTR是一个易于使用，模块化和可扩展的基于深度学习的CTR模型包，以及许多核心组件层，可用于轻松构建您自己的自定义模型。

CTR预估模型：神经网络模型讲义pdf

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AICon2018-《借助TensorFlow在CTR预估中快速落地DNN》-李珂

AICon2018大会资料，借助TensorFlow进行CTR预估 内容包括：1.广告CTR系统架构 2.why tensorflow 3. 分布式tensorflow训练方案 4.tensorflo

基于TensorFlowServing的深度学习在线预估

本文来自于csdn，本文主要介绍了用户增长组基于TensorflowServing在深度学习线上预估的探索，对性能问题的定位、分析、解决.随着深度学习在图像、语言、广告点击率预估等各个领域不断发展，很

百度凤巢：DNN在凤巢CTR预估中的应用

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cpp-LightCTR一个轻量级的CTR预估机器学习开源框架

LightCTR：一个轻量级的CTR 预估机器学习开源框架

Python-计算广告推荐系统机器学习MachineLearning点击率CTR转化率CVR预估点击率预估

计算广告/推荐系统/机器学习(Machine Learning)/点击率(CTR)/转化率(CVR)预估/点击率预估

CTR预估中GBDT与LR融合方案

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DeepCTR：易于使用，模块化和可扩展的基于深度学习的CTR模型，用于搜索和推荐-源码

深度点击率 DeepCTR是基于深度学习的CTR模型的易于使用，模块化和可扩展的软件包，以及许多可用于轻松构建自定义模型的核心组件层。您可以将任何复杂的模型与model.fit() ，和model.p

DeepCTR-Torch：【PyTorch】基于深度学习的CTR模型的易于使用，模块化和可扩展的软件包-源码

DeepCTR火炬 PyTorch版本的 。 DeepCTR是基于深度学习的CTR模型的易于使用，模块化和可扩展的软件包，以及许多可用于轻松构建自己的自定义模型的核心组件层。您可以将任何复杂的模型与m

论文研究-互联网广告点击率预估模型中特征提取方法的研究与实现.pdf

互联网广告是一个具有上千亿元规模的市场，广告的点击率（CTR）是互联网广告投放效果的重要指标。在广告点击率预估模型中，特征提取是关键因素，特征的好坏直接影响到最终模型的效果。针对如何提高广告点击率预估

深度学习模型总结1

涵盖当前所有主流的深度学习模型及树模型，其中深度学习模型包括GAN、DBN等

DeepFM-IJCAI2017.pdf

论文《DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction (2017)》对于一个基于CTR预估的推荐系统，最

论文研究-基于LDA和CTR的用户模型分析.pdf

个性化服务一直是研究的热点，但是如何构建完整的用户模型是一个颇有挑战性的问题。将基于主体模型LDA对用户模型进行预测，在用户和推荐项目的特征向量上采用CTR进行约束，使结果更为准确。在只需要少量人为因

美团点评技术汇集——算法篇

目录 - 算法篇 美团“猜你喜欢”深度学习排序模型实践 ...................................................................... 4

AICon2018-《深度学习在图像理解中的应用》-张俊林.docx

深度学习在CTR预估的应用 张俊林 新浪微博 AI Lab 资深算法专家 当深度学习遇到CTR预估 传统主流CTR预估方法 深度学习基础模型 深度学习CTR预估模型 互联网公司深度学习CTR案例 深度

Python-一个实时搜索场景下querytitle的ctr预估问题

在搜索业务下有一个场景叫实时搜索（Instance Search）,就是在用户不断输入过程中，实时返回查询结果。 此次赛题来自OPPO手机搜索排序优化的一个子场景，并做了相应的简化，意在解决query

LR预测CTR数据集data.zip

数据集是电商领域数据集，共计200万的样本记录。原始特征均为ID类特征； 字段说明： userid 用户ID itemid 商品ID categoryid 商品类目ID action 用户行为类型 t

ctr_data.csv

在推荐系统中进行CTR预估代码测试所需要的数据集，里面包含了很多用户信息，而且规模适中，可以用来测试你所写的CTR模型的大致性能如何。

ctr_drbg伪随机数发生器

基于mebedtls中ctr_drbg的实现实例 使用vs2015编写

OpenLearning4DeepRecsys：一些基于深度学习的recsys，用于开放式学习-源码

OpenLearning4DeepRecsys 我们已经通过深度学习技术实施了一些流行且很有前途的推荐系统。 我们希望开放源代码，并希望它可以在相关主题上为更多的人提供帮助，同时提高我们的代码质量。

深度学习在CTR中应用

首先给出Wide&&Deep网络结构:本质上是线性模型(左边部分,Widemodel)和DNN的融合(右边部分,DeepModel)。推荐系统需要解决两个问题:记忆性:比如通过历史数据知道”麻雀会飞”

AES-128-CTR加解密.rar

aes128ctr加密，解密算法，以及说明文档。代码比较小，不笨重。代码来源好像是github上下载来的。

jdk-8u281-windows-x64.exe

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