内容简介：最近在arxiv下载了几篇阿里巴巴淘宝发表的，关于商品搜索排序的论文。 这里通过学习论文内容来分析一下淘宝的搜索排序和推荐实践。Perceive Your Users in Depth: Learning Universal User Representations from Multiple E-commerce Tasks用户画像的通用表示学习
最近在arxiv下载了几篇阿里巴巴淘宝发表的，关于商品搜索 排序 的论文。 这里通过学习论文内容来分析一下淘宝的搜索排序和推荐实践。
Perceive Your Users in Depth: Learning Universal User Representations from Multiple E-commerce Tasks
用户画像的通用表示学习
Virtual-Taobao: Virtualizing Real-world Online Retail Environment for Reinforcement Learning
淘宝搜索的增强学习
Reinforcement Learning to Rank in E-Commerce Search Engine: Formalization, Analysis, and Application
使用增强学习模型来优化排序策略
定义 search session Markov decision process 来形式化搜索过程。然后使用梯度算法来优化决策过程中的排序策略。
A Brand-level Ranking System with the Customized Attention-GRU Model
Attention-GRU 品牌排序模型。要解决的需求是预测用户对品牌的偏好程度。
LSTM and GRU 是两种RNN模型，都具有避免梯度弥散的性质。两者相比之下，GRU参数较少，训练过程较快。我们在模型中引入了 attention 机制。
Multi-Level Deep Cascade Trees for Conversion Rate Prediction
提出一个瀑布结构的决策树集成学习模型
Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction
构建用户兴趣网络模型来预测商品的点击率
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