内容简介：最近在arxiv下载了几篇阿里巴巴淘宝发表的，关于商品搜索排序的论文。 这里通过学习论文内容来分析一下淘宝的搜索排序和推荐实践。Perceive Your Users in Depth: Learning Universal User Representations from Multiple E-commerce Tasks用户画像的通用表示学习
最近在arxiv下载了几篇阿里巴巴淘宝发表的，关于商品搜索 排序 的论文。 这里通过学习论文内容来分析一下淘宝的搜索排序和推荐实践。
Perceive Your Users in Depth: Learning Universal User Representations from Multiple E-commerce Tasks
用户画像的通用表示学习
Virtual-Taobao: Virtualizing Real-world Online Retail Environment for Reinforcement Learning
淘宝搜索的增强学习
Reinforcement Learning to Rank in E-Commerce Search Engine: Formalization, Analysis, and Application
使用增强学习模型来优化排序策略
定义 search session Markov decision process 来形式化搜索过程。然后使用梯度算法来优化决策过程中的排序策略。
A Brand-level Ranking System with the Customized Attention-GRU Model
Attention-GRU 品牌排序模型。要解决的需求是预测用户对品牌的偏好程度。
LSTM and GRU 是两种RNN模型，都具有避免梯度弥散的性质。两者相比之下，GRU参数较少，训练过程较快。我们在模型中引入了 attention 机制。
Multi-Level Deep Cascade Trees for Conversion Rate Prediction
提出一个瀑布结构的决策树集成学习模型
Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction
构建用户兴趣网络模型来预测商品的点击率
以上就是本文的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，也希望大家多多支持 码农网
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Music Recommendation and Discovery
Òscar Celma / Springer / 2010-9-7 / USD 49.95
With so much more music available these days, traditional ways of finding music have diminished. Today radio shows are often programmed by large corporations that create playlists drawn from a limited......一起来看看 《Music Recommendation and Discovery》 这本书的介绍吧!
