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自己总结的笔记+CTR预估模型进展笔记+零、基础知识+图解AUC和GAUC+一、博客+2.1、基本框架+推荐系统技术进展：从召回到排序再到重排+2.2、传统算法+F

自己总结的笔记

​​CTR预估模型演进笔记​​

零、基础知识

​​图解AUC和GAUC​​

一、博客

2.1 基础框架

​​推荐系统技术演进趋势：从召回到排序再到重排​​

2.2 传统算法

​​FM：推荐算法中的瑞士军刀​​

​​分解机(Factorization Machines)推荐算法原理(刘建平)​​

​​(FM)谈谈工业界落地能力最强的机器学习算法​​

​​深入FFM原理与实践(美团技术团队)​​

2.3 最新进展

​​2020年精排模型调研​​

二、论文

​​Ad-papers​​

三、书籍

《深度学习推荐系统》

四、项目

​​(github)DeepCTR​​