算法推荐系统类型

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3、THE MORALS OF ALGORITHMS A contribution to the ethics of AI systems 2 When discussing artificial intelligence (AI) with researchers and scientists, one can easily pick up on their enthusiastic optimis。

4、Merlin NVTabular: 基于GPU加速 的推荐系统特征工程最佳实践 黄孟迪，NVIDIA深度学习工程师 2 RELATED SESSIONS IN GTC CHINA Merlin：GPU 加速的推荐系统框架 CNS20590 。

5、NVIDIA助力构建安全和高效的 推荐系统 2 2 RECOMMENDERS THE ENGINE OF THE INTERNET Item Candidate Generatio n O102 Ranking User Embedding。

6、GTC China , Oct 2020 HIGH PERFORMANCE E2E ETHERNET SOLUTION ACCELERATE RECOMMENDER SYSTEM 2 3 4 Speed , Feed and Latency。

7、王泽寰 Joey Wang, Dec 17th 2020 Merlin: A GPU Accelerated Recommendation Framework 2 Industrial Recommendation Challenges I。

8、GTCChina 魏英灿 202012 GPUACCELERATED DATA PROCESSING FOR RECOMMENDATION SYSTEM 2 主讲人介绍 魏英灿魏英灿 GPU计算专家 经验经验 毕业于香港大学，研究领域包括深。

9、广告推荐训练系统的落地实践 腾讯广告推荐系统技术专家 孔祥挺 性能提升7倍的 背景简介 解决方案 架构设计 加速原理 性能测试 分布式训练解决方案 离线效果评估 落地实践 目录 1在多流量的应用场景上下文中为海量用户提供 精准的个性化广告推。

10、推荐系统推理性能优化在 双11中的应用 李晨露 服务器研发部 目录目录 推荐系统简介 推理性能优化方法 实验结果 总结及展望 推荐系统简介 搜索平台 服务分发 展示排序 ABtest 个性化引擎 行为序列 偏好预估 Embedding 排序。

11、粗排技术体系与最新进展 王哲 阿里定向广告算法团队 大纲 粗排发展历史 粗排最新进展 总结与展望 粗排发展历史 背景介绍 大型工业排序系统一般采用多阶段级联架构，包含： 召回：1000W 粗排：1W 精排：上百 重排：上百 粗排目标： 在满。

12、算力效能技术体系阿里定向广告 阿里妈妈定向广告算法效能团队 姜碧野 算力效能优化背景 算力效能优化背景 深度模型的迭代带来业务提效，但算力需求也在成倍增长 算力供给增长放缓，付费的算力红利难以为继 FY18 FY19 FY20 FY17 1。

13、EdgeRec： 边缘计算在推荐系统中的应用 龚禹 阿里巴巴 淘系推荐技术团队 2020.12.19 Road Map 背景 端上重排系统 端上混排系统 端上训练与千人千模 背景 边缘计算 v.s. 云计算 Overload on Clou。

14、多业务融合推荐场景下的 深度学习实践 58同城高级算法架构师罗景 提纲 双通道 多通道 多场景适配 工程实践 总结思考 场景 挑战 场景介绍：多业务融合推荐 大规模场景：UV千万量级；帖子候选集亿级别；模 型训练样本10亿级别； 多业务融合。

15、多目标排序在快手短视频推荐 中的实践 郑东 快手社区科学部 快手短视频推荐场景介绍 多目标精排：从手工融合到Learn To Rank 复杂多目标：Ensemble Sort和在线自动调参 重排序：Listwise强化学习和端上重排序 总结。

16、深度树匹配召回体系演进 阿里妈妈广告产品技术事业部 卓靖炜 检索召回技术现状 深度树匹配TDM技术演进 TDM业务应用实践 总结与展望 分享大纲 互联网业务中检索技术的发展 检索技术是搜索推荐和广告的通用底层技术，是数据算力和算法相辅相成 。

17、模型化召回在陌陌社交推荐的 探索和应用 吴保鑫 陌陌社交场景概述 模型化召回技术简介 模型化召回在陌陌的探索和应用 展望思考 分享大纲 陌陌社交场景概述 关于陌陌 2014年 陌陌在美国纳斯达克交易所挂牌上市， 股票交易代码: MOMO。
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18、深度排序模型在淘宝直播的 演进与应用 纪志辉 演进之路 2018 多目标学习 vanilla MTL 2018 目标时序建模 DBMTL 1.0 2019 MMoE DBMTL 2.0 2019 多场景多任务 DBMTL 3.0 2020 。

19、47pt 30pt 白 : FrutigerNext LT Medium : Arial 47pt 体 28pt 白 体 面向推荐系统的反事实学习研究 董振华 2020年9月SMP2020 内内 容容 推荐系统研究简史 面向推荐系统的反事实。