IP 属地未知
郑圆周
他的动态
读paper--FuxiCTR
有些实践经验的小伙伴都知道,迭代了几轮之后的搜索推荐排序模型,模型结构的优化空间是非常小的。很多论文提出的idea,也就在toy dataset上面跑跑,拿到大公司的核心业务场景上,基本没什么用。排除作者恶意灌水之类的问题,原因可能是, 1. 搜索推荐是个工业场景,对比CV NLP,核心的数据和系统相对闭源,public dataset的特征,样本,数据背后对应的问题,对于大公司核心业务场景来说都太简单了。在这样简单的数据/任务上做的…
屠龙少年与龙:漫谈深度学习驱动的广告推荐技术发展周期
写在前面2019年初,在深度学习浪潮涌起之际,以当时我所领导的阿里展示广告模型团队的技术发展轨迹为参考,我写了一篇技术总结: 镶嵌在互联网技术上的明珠:漫谈深度学习时代点击率预估技术进展(下文多次引用,简称“互联网技术明珠”)。时隔2年半,再回头看那篇帖子,当时看到的、想到的、预测的,对照着随后真实发生的、成功或失败的、过程中我们思考与推动的,有一种万流汇海、豁然开朗的感觉。回顾这个过程也再次让我清晰…