今天把公众号过去收录的精选文章按照主题进行了一下汇总，方便以后快速的查阅需要的内容。
这里除了我自己的分享之外，还有很多是来自身边同学，同行以及前辈老师们的作品，他们的分享令我收获很多，非常感谢他们的无私分享。也欢迎朋友们来这里进行分享，帮助到更多的同学～
目前按照文章的主题大致分成了下面几个模块，每个模块内都是按照发表时间由近到远排列：
排序&CXR预估
召回匹配
用户画像&特征工程
推荐搜索综合
计算广告
大数据
图算法
NLP&CV
求职面试
分类模型与排序模型在推荐系统中的异同分析
推荐系统中的排序学习
CIKM20 | 阿里MiNet：跨域点击率预估混合兴趣模型
KDD19 | 微软DeepGBM:使用树蒸馏提升在线预测任务下深度模型效果
推荐系统rank模块-Online Learning
IJCAI19 | 推荐系统论文DSIN：Deep Session Interest Network
Life-long兴趣建模视角CTR预估模型：Search-based Interest Model
Ctr 预估之 Calibration
AAAI20 | 阿里DMR:融合Match中协同过滤思想的深度排序模型
线下auc涨，线上ctr/cpm跌的原因和解决办法
【视频讲解】DeepCTR中的xDeepFM原理和实现
【视频讲解】DeepCTR中的Deep&Cross Net原理和实现
【视频讲解】DeepCTR中的Wide&Deep原理和实现
【视频讲解】DeepCTR中的DeepFM原理和实现
常见CTR论文挑刺
万字长文梳理CTR预估模型发展过程与关系图谱
Evolution of CTR prediction models
AAAI19 | 谷歌SNR: 灵活参数共享的多任务学习网络
CIKM19 | 如何刻画用户的多样兴趣——阿里MIND阅读笔记
CIKM19 | Fi-GNN 通过图神经网络建模特征交互作用来进行CTR预测
WWW18 | TEM:结合GBDT叶节点嵌入的可解释推荐模型
教你玩转deepctr的FLEN模型& Kaggle Avazu实验对比
浅谈流式模型训练体系
【CTR预估】FLEN: 一种时空高效的利用特征场信息缓解梯度耦合的CTR预测模型
【CTR预估】CTR模型如何加入稠密连续型和序列型特征？
【CTR预估】你真的需要 pairwise LTR吗？速览搜索推荐中pointwise和pairwise方法
Learning to rank基本算法小结
Embedding 技术在民宿推荐中的应用
EMBEDDING 在大厂推荐场景中的工程化实践
KDD18 | 阿里新一代召回系统TDM读后感
再评Airbnb的经典Embedding论文
推荐系统召回层做离线评估的一种姿势
SIGIR20 | 一文综述Learning to Match各种方法对比
推荐系统主流召回方法综述
一文梳理推荐系统的中 EMBEDDING 的应用实践
Faiss - 常见问题总结
CIKM18 | CFGAN：基于生成对抗网络的协同过滤框架
从 Triplet loss 看推荐系统中文章Embedding
SDM(Sequential Deep Matching Model)的复现之路
RecSys19 | 谷歌最新双塔DNN召回模型——应用于YouTube大规模视频推荐场景
向量化召回在360信息流广告的实践
DeepMatch ：用于推荐&广告的深度召回匹配算法库
【DeepMatch教程】YoutubeDNN在MovieLen1M数据集上进行向量召回
KDD19 | 算法调研-微信看一看Embedding
CIKM18 | Ripple Net:融合知识图谱的推荐模型
跨境电商Etsy如何使用交互行为类型进行可解释推荐
搜索推荐中的召回匹配模型综述(一)--传统方法
搜索推荐中的召回匹配模型综述(二)--基于表示学习的深度学习方法
搜索推荐中的召回匹配模型综述(三)--基于匹配函数学习的深度学习方法
⾼维特征的哈希技巧总结
SIGIR20 | 超越用户embedding矩阵：用哈希对大型用户建模
浅谈电商搜索推荐中ID类特征的统一建模：Hema Embedding解读
用户画像必会的行为偏好计算方法
万字长文解读电商搜索——如何让你买得又快又好
工业界推荐系统实用分析技巧
KDD20 | 推荐系统论文一览
搜索广告之自动化创意
KDD CUP 2020之Debiasing赛道方案 (Rush)
推荐系统研究中常用的评价指标
推荐多样性重排算法之MMR
推荐系统技术演进趋势：从召回到排序再到重排
推荐系统的发展与简单回顾
万字长文！推荐系统岗面试经验&学习心得
计算广告OCPC算法实践(一) 智能出价PID控制中的偏差与响应函数设计
《计算广告》学习笔记
OCPC 广告算法在凤凰新媒体的实践探索
计算广告发展历程——从CPC到oCPX
百度凤巢新一代广告召回系统——“莫比乌斯”
广告出价--如何使用PID控制广告投放成本
PID控制算法原理（抛弃公式，从本质上真正理解PID控制）
广告和推荐排序中消除position bias的方法
oCPC：计算广告出价策略
广告点击率CTR修正-Wilson CTR
实时数据流计算引擎Flink和Spark剖析
Spark 的一些人生经验
大数据kafka理论实操面试题
Kafka 应用实践与生态集成
Flink 中文社区年度文章合集
一文直击Graph Embedding图表示学习的原理及应用
【GraphEmbedding】DeepWalk算法原理，实现和应用
【GraphEmbedding】LINE：算法原理，实现和应用
【GraphEmbedding】node2vec：算法原理，实现和应用
【GraphEmbedding】GraRep：基于矩阵分解的图表示学习
【GraphEmbedding】SDNE算法原理，实现和应用
【GraphEmbedding】Struc2Vec算法原理，实现和应用
【GNN】一文读懂图卷积GCN
【GNN】GCN 算法原理，实现和应用
二部图表示学习 | Graph Convolutional Matrix Completion
node2vec随机游走优化思路和代码实现
【斯坦福CS224W 图与机器学习(1-2)】：图模型基本介绍
【斯坦福CS224W 图与机器学习 3】：Motifs and Structural Roles
KDD19 DGL教程：Recommender System with GNN
社交图谱的标签传播算法
【论文串讲】从GPT和BERT到XLNet
Transformer 超详细解读，一图胜千言
【经典精读】Transformer模型深度解读
word2vec模型深度解析
NLP与推荐系统的比较、联系与未来
知识图谱入门系列
知识图谱基本概念&工程落地常见问题
本科生晋升GM记录 & kaggle比赛进阶技巧分享
9102年入门GAN的补习
快速掌握TensorFlow中张量运算的广播机制
你见过最差的算法工程师能差到什么程度？
我的求职经验总结
求职面试 | 《剑指Offer》Python题解&常考题总结
非科班如何拿到外企和国内大厂SSP Offer的？
算法工程师当前选哪个方向好？1，CV；2，NLP；3，推荐系统？
番外篇——社招如何拿到心仪公司的offer
由于微信的文章不方便经常更新，我把这份目录也同步在了github上，并且支持主题跳转。
对于想要实时获得最新更新的同学，可以关注一下https://github.com/shenweichen/AlgoNotes
(文末【阅读原文】可访问，或公众号后台回复【目录】）
想了解更多干货内容，欢迎扫码关注公众号浅梦的学习笔记。回复加群可以加入我们的交流群一起学习！
积极向上的墨鱼仔 认证博客专家 AI学习者 努力奋斗者 AI 学习与生活
