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• 见微知著，你真的搞懂Google的Wide&Deep模型了吗？
• 知识蒸馏在推荐系统的应用
• Ctr 预估之 Calibration
• 推荐系统中稀疏特征Embedding的优化表示方法
• Learning to Rank学习笔记--ListwiseRank
• 推荐系统 embedding 技术实践总结

开源项目

• wzhe06/CTRmodel:Spark上的CTR模型
  • Naive Bayes
  • Logistic Regression
  • Factorization Machine
  • Random Forest
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  • GBDT + LR
  • Neural Network
  • Inner Product Neural Network (IPNN)
  • Outer Product Neural Network (OPNN)
• jrzaurin/pytorch-widedeep:Pytorch实现的Deep & Wide
• allegro/allRank: Pytorch 实现的 Learning To Rank
• haowei01/pytorch-examples: Pytorch的，L2R，CF算法的例子。
• microsoft/recommenders: 微软的推荐系统最佳实践