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-# Rank模型库
+# 排序模型库
 
 ## 简介
-我们提供了常见的ctr任务中使用的模型，包括 [dnn](http://gitlab.baidu.com/tangwei12/paddlerec/tree/develop/models/rank/dnn)、[dcn](http://gitlab.baidu.com/tangwei12/paddlerec/tree/develop/models/rank/dcn)、[deepfm](http://gitlab.baidu.com/tangwei12/paddlerec/tree/develop/models/rank/deepfm)、 [xdeepfm](http://gitlab.baidu.com/tangwei12/paddlerec/tree/develop/models/rank/xdeepfm)、[din](http://gitlab.baidu.com/tangwei12/paddlerec/tree/develop/models/rank/din)、[wide&deep](http://gitlab.baidu.com/tangwei12/paddlerec/tree/develop/models/rank/wide_deep)。
+我们提供了常见的排序任务中使用的模型算法，包括 [多层神经网络](http://gitlab.baidu.com/tangwei12/paddlerec/tree/develop/models/rank/dnn)、[Deep Cross Network](http://gitlab.baidu.com/tangwei12/paddlerec/tree/develop/models/rank/dcn)、[DeepFM](http://gitlab.baidu.com/tangwei12/paddlerec/tree/develop/models/rank/deepfm)、 [xDeepFM](http://gitlab.baidu.com/tangwei12/paddlerec/tree/develop/models/rank/xdeepfm)、[Deep Interest Network](http://gitlab.baidu.com/tangwei12/paddlerec/tree/develop/models/rank/din)、[Wide&Deep](http://gitlab.baidu.com/tangwei12/paddlerec/tree/develop/models/rank/wide_deep)。
 
 模型算法库在持续添加中，欢迎关注。
 
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 |       模型        |       简介        |       论文        |
 | :------------------: | :--------------------: | :---------: |
 | DNN | 多层神经网络 | -- |
-| wide&deep | Deep + wide(LR) | [论文链接](https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2988450.2988454)(2016) |
-| DeepFM | Deep + FM 并行 | [论文链接](https://arxiv.org/abs/1703.04247)(2017) |
-| xDeepFM | DeepFM升级版 | [论文链接](https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3219819.3220023)(2018) |
-| DCN | wide升级为Cross Layer Network | [论文链接](https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3124749.3124754)(2017) |
-| DIN | Embeddding层引入attention机制 | [论文链接](https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3219819.3219823)(2018) |
+| wide&deep | Deep + wide(LR) | [Wide & Deep Learning for Recommender Systems](https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2988450.2988454)(2016) |
+| DeepFM | Deep + FM 并行 | [DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction](https://arxiv.org/abs/1703.04247)(2017) |
+| xDeepFM | DeepFM升级版 | [xDeepFM: Combining Explicit and Implicit Feature Interactions for Recommender Systems](https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3219819.3220023)(2018) |
+| DCN | wide升级为Cross Layer Network | [Deep & Cross Network for Ad Click Predictions](https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3124749.3124754)(2017) |
+| DIN | Embeddding层引入attention机制 | [Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction](https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3219819.3219823)(2018) |
 
 ## 使用教程
 ### 数据处理
@@ -37,22 +37,22 @@
 ## 效果对比
 ### 模型效果列表
 
-|       数据集        |       模型       |       单机测试集指标        |       详情          |
-| :------------------: | :--------------------: | :---------: |:---------: |
-|       Criteo        |       DNN       |       auc：0.79395        |       [更多](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleRec/ctr/dnn#benchmark)          |
-|       Criteo        |       DeepFM       |       logloss: 0.44797, <br>auc：0.8046        |       [更多](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleRec/ctr/deepfm#result)          |
-|       Criteo        |       DCN       |       logloss: 0.44703564, <br>auc: 0.80654419        |       [更多](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleRec/ctr/dcn#%E7%BB%93%E6%9E%9C)          |
-|       Demo数据集        |       xDeepFM       |       acc: 0.48657, <br>auc：0.7308        |       [更多](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleRec/ctr/xdeepfm#%E5%8D%95%E6%9C%BA%E7%BB%93%E6%9E%9C)          |
-|       Census-income Data        |       Wide&Deep       |       mean_acc:0.76195, <br>mean_auc:0.90577         |       [更多](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleRec/ctr/wide_deep#%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%95%88%E6%9E%9C)          |
-|       Amazon Product        |       DIN       |       logloss: 0.47005194, <br>auc: 0.863794952818        |       [更多](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleRec/ctr/din#%E9%A2%84%E6%B5%8B%E7%BB%93%E6%9E%9C%E7%A4%BA%E4%BE%8B)          |
+|       数据集        |       模型       |       loss        |       测试auc          |       acc         |       mae          |
+| :------------------: | :--------------------: | :---------: |:---------: | :---------: |:---------: |
+|       Criteo        |       DNN       |       --        |       0.79395          |       --          |       --          |
+|       Criteo        |       DeepFM       |       0.44797        |       0.8046          |       --          |       --          |
+|       Criteo        |       DCN       |       0.44703564        |       0.80654419          |       --          |       --          |
+|       Criteo        |       xDeepFM       |       --        |       0.7308          |       0.48657          |       --          |
+|       Census-income Data        |       Wide&Deep       |       0.76195(mean)         |       0.90577(mean)          |       --          |       --          |
+|       Amazon Product        |       DIN       |       0.47005194        |       0.863794952818         |       --          |       --          |
 
 ## 分布式
 ### 模型性能列表
-|       数据集        |       模型       |       单机        |       多机（同步）          |       多机（异步）          |
-| :------------------: | :--------------------: | :---------: |:---------: |:---------: |
-|       Criteo        |       DNN       |       --        |       --          |       --          |
-|       Criteo        |       DeepFM       |       --        |       --          |       --          |
-|       Criteo        |       DCN       |       --        |       --          |       --          |
-|       Demo数据集        |       xDeepFM       |       --        |       --          |       --          |
-|       Census-income Data        |       Wide&Deep       |       --        |       --          |       --          |
-|       Amazon Product        |       DIN       |       --        |       --          |       --          | 
+|       数据集        |       模型       |       单机        |       多机（同步）          |       多机（异步）          |       GPU          |
+| :------------------: | :--------------------: | :---------: |:---------: |:---------: |:---------: |
+|       Criteo        |       DNN       |       --        |       --          |       --          |       --          |
+|       Criteo        |       DeepFM       |       --        |       --          |       --          |       --          |
+|       Criteo        |       DCN       |       --        |       --          |       --          |       --          |
+|       Criteo        |       xDeepFM       |       --        |       --          |       --          |       --          |
+|       Census-income Data        |       Wide&Deep       |       --        |       --          |       --          |       --          |
+|       Amazon Product        |       DIN       |       --        |       --          |       --          |        --          |