1)在第一部分,我想先和大家简单聊聊我在ADS Track赛道踩过的坑,希望给各位大佬们带去一点思路和启发; 2)在第二部分,我会详细介绍一下我做的paper《Residual Multi-Task Learner for Applied Ranking 》,这篇文章主要讲的是一个轻量化且有效的多任务框架,也是经过我们团队多次实验,并且在我现在的公司取得了不错...
AccuAir: Winning Solution to Air Quality Prediction for KDD Cup 2018 Optimizing Impression Counts for Outdoor Advertising DeepGBM: A Deep Learning Framework Distilled by GBDT for Online Prediction Tasks Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Networks MOBIUS: ...
换言之,除了industry track那些工程味儿很重的东西,其他paper基本你都可以称之为没啥营养的水文。
Airbnb 的 Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb 一文拿了今年 KDD ADS Track 的最佳论文,和 16 年 Google 的 W&D 类似,并不 fancy,但非常 practicable,值得一读。可喜的是,据我所知,国内一线团队的实践水平并不比论文中描述的差,而且就是 W&D,国内也有团队在论文没有...
没有啥paper bidding的阶段,发给我几篇换成3大会我就肯定不会选的paper 中了,那不喷kdd了 ...
SinGAN: Learning a Generative Model from a Single Natural Image 今天介绍一篇非常有趣的论文,同时也是 ICCV 2019 的 best paper,题目叫做 SinGAN: Learning a Generative Model from a Single Natural Image,题目非常浅显直白,就是从单张自然图像中学习一个生成...爬虫...
核心关键字是BV0.1的指标优化!其实想到这个并不难,试验用的也是常见的movielens的数据集,但对推荐系统的正面影响意义较大,best paper果然不是浪得虚名。 唯一一个问题,未来我如果要做公开数据集的对比,我如果用新的metrics评测指标,别人经典文章还是用旧的(如果又不开源),那么这么比?
不一样的论文解读:2018 KDD best paper「Embeddings at Airbnb」 MSRA 成立 20 周年,北大、清华两校校长同台为其致辞 雷锋网 AI 科技评论按,本文作者吴海波,该文首发于知乎,雷锋网 AI 科技评论获其授权转载。 Airbnb 的 Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb 一文拿了今年 ...
Airbnb 的 Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb 一文拿了今年 KDD ADS Track 的最佳论文,和 16 年 Google 的 W&D 类似,并不 fancy,但非常 practicable,值得一读。可喜的是,据我所知,国内一线团队的实践水平并不比论文中描述的差,而且就是 W&D,国内也有团队在论文没有...
Airbnb 的 Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb 一文拿了今年 KDD ADS Track 的最佳论文,和 16 年 Google 的 W&D 类似,并不 fancy,但非常 practicable,值得一读。可喜的是,据我所知,国内一线团队的实践水平并不比论文中描述的差,而且就是 W&D,国内也有团队在论文没有...