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Awesome-Deep-Learning-Papers-for-Search-Recommendation-Advertising

Awesome Deep Learning papers for industrial Search, Recommendation and Advertisement. They focus on Embedding, Matching, Pre-Ranking, Ranking, Post Ranking, Relevance, LLM and RL. Please cite our paper "Deep Learning to Rank in Industrial Search Engines, Recommender Systems, and Online Advertising - An Overview and New Perspectives" (TOIS 2026).

Python★ 2.6k⑂ 299创建于 2020-09-06最近提交 2026-09-19
中文介绍 · 自动生成

Awesome-Deep-Learning-Papers-for-Search-Recommendation-Advertising 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。

目前累计 2.6k star、299 fork,主要语言为 Python,项目始于 2020 年。最近状态:近半年有提交。适合:想补齐某块知识的开发者。

中文介绍优先采用本站人工维护条目;无维护条目时依据 GitHub 公开字段(语言、主题、星标、提交时间)自动生成,未经项目方确认,不构成选型结论。
一句话解读

guyulongcs/Awesome-Deep-Learning-Papers-for-Search-Recommendation-Advertising 是一个以 Python 为主的开源项目,目前累计 2.6k star、299 fork,近半年有提交。主要方向:advertising、ctr、cvr、深度学习、recommender-system、reinforcement-learning。

依据 GitHub 公开字段(语言、主题、星标、提交时间)自动生成,未经人工逐项核实。
advertisingctrcvr深度学习recommender-systemreinforcement-learning搜索search-engine

README

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