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7f04fb1d
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6月 17, 2020
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...
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| 排序 | [xDeepFM](models/rank/xdeepfm/model.py) | ✓ | x | ✓ | x | [KDD 2018][xDeepFM: Combining Explicit and Implicit Feature Interactions for Recommender Systems](https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3219819.3220023) |
| 排序 | [DIN](models/rank/din/model.py) | ✓ | x | ✓ | x | [KDD 2018][Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction](https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3219819.3219823) |
| 排序 | [Wide&Deep](models/rank/wide_deep/model.py) | ✓ | x | ✓ | x | [DLRS 2016][Wide & Deep Learning for Recommender Systems](https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/2988450.2988454) |
| 排序 | [FGCNN](models/rank/fgcnn/model.py) | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
[WWW 2019][Feature Generation by Convolutional Neural Network for Click-Through Rate Prediction](https://arxiv.org/pdf/1904.04447.pdf)
|
| 排序 | [FGCNN](models/rank/fgcnn/model.py) | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
[WWW 2019][Feature Generation by Convolutional Neural Network for Click-Through Rate Prediction](https://arxiv.org/pdf/1904.04447.pdf)
|
| 多任务 | [ESMM](models/multitask/esmm/model.py) | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | [SIGIR 2018][Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate](https://arxiv.org/abs/1804.07931) |
| 多任务 | [MMOE](models/multitask/mmoe/model.py) | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | [KDD 2018][Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts](https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3219819.3220007) |
| 多任务 | [ShareBottom](models/multitask/share-bottom/model.py) | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | [1998][Multitask learning](http://reports-archive.adm.cs.cmu.edu/anon/1997/CMU-CS-97-203.pdf) |
...
...
@@ -120,7 +120,7 @@ python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.rank.dnn
*
[
分布式深度学习介绍
](
doc/ps_background.md
)
### 快速开始
*
[
十分钟上手PaddleRec
](
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5
23965
)
*
[
十分钟上手PaddleRec
](
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5
59336
)
### 入门教程
*
[
数据准备
](
doc/slot_reader.md
)
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