剖析推荐系统与计算广告经典论文：助推业务增长策略

推荐系统和计算广告作为当今互联网领域的两大热门研究方向，发挥着日益重要的作用。本文旨在汇集推荐系统和计算广告领域的经典论文，并结合书籍、教程、博文、代码等资源，提供全面的资源梳理和知识分享。

推荐系统

推荐系统广泛应用于电子商务、社交媒体、流媒体等多个领域，其核心目标是根据用户历史行为，为其推荐最具相关性的商品、内容或服务。

1. 协同过滤方法

协同过滤方法是推荐系统中的经典方法，通过分析用户行为，找到与目标用户具有相似偏好的用户群体，并向其推荐被相似用户喜爱的物品。

2. 矩阵分解方法

矩阵分解方法将用户-物品交互矩阵分解为若干个低维矩阵的乘积，并通过对这些低维矩阵进行分析，实现推荐。

3. 深度学习方法

随着深度学习的兴起，深度学习方法在推荐系统领域也得到了广泛应用。深度学习模型可以自动学习用户的兴趣和偏好，并生成更准确的推荐结果。

计算广告

计算广告是另一种重要的技术领域，广泛应用于搜索引擎、社交媒体、移动互联网等平台。其核心目标是通过分析用户行为，向其展示最相关的广告内容，从而实现广告主和平台的收益最大化。

1. 广告点击率预估（CTR）

广告点击率预估（CTR）是计算广告中的基本任务之一，其目标是根据用户的历史行为和广告信息，预测用户点击广告的可能性。

2. 广告转化率预估（CVR）

广告转化率预估（CVR）是计算广告中的另一个重要任务，其目标是根据用户的历史行为、广告信息和转化事件数据，预测用户点击广告后进行转化的可能性。

3. 广告排序

广告排序是计算广告中的关键步骤，其目标是根据广告的CTR、CVR等指标，将广告按照相关性和价值进行排序，并向用户展示。

论文推荐

以下是一些推荐系统和计算广告领域的经典论文：

• 推荐系统：
  • 《Factorization Machines and Factor-Aware Neural Networks for CTR Prediction》
  • 《Wide & Deep Learning for Recommender Systems》
  • 《Neural Collaborative Filtering》
• 计算广告：
  • 《Learning to Rank for Information Retrieval》
  • 《Gradient Boosting Decision Trees for Machine Learning》
  • 《Bayesian Optimization for Hyperparameter Tuning》

资源汇总

除了经典论文外，本文还整理了一些推荐系统和计算广告领域的书籍、教程、博文、代码等资源：

• 书籍：
  • 《推荐系统实践》
  • 《计算广告：基础与前沿》
  • 《深度学习推荐系统》
• 教程：
  • 《推荐系统入门教程》
  • 《计算广告入门教程》
• 博文：
  • 《推荐系统综述》
  • 《计算广告综述》
• 代码：
  • 《推荐系统代码库》
  • 《计算广告代码库》

结语

推荐系统和计算广告是当今互联网领域的两大热门研究方向，具有重要的应用价值。本文旨在梳理推荐系统和计算广告领域的经典论文，汇集相关书籍、教程、博文、代码等资源，为读者提供全面的资源汇总和知识分享。希望本文能够帮助读者更好地理解推荐系统和计算广告领域的前沿技术，并将其应用于实际业务场景中，以提升业务增长和收益。