tangxyw/RecSysPapers
کاربرد:
این مخزن یک جمع‌آوری از مقالات کلاسیک و پیشرفته در حوزه‌های توصیه‌گر، تبلیغات و جست‌و‌جو است که بیشتر مقالات صنعتی و کاربردی را پوشش می‌دهد. این مجموعه به محققان و مهندسان کمک می‌کند تا با آخرین روش‌های استفاده‌شده در شرکت‌های بزرگ فناوری آشنا شوند.
در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟
اگر دنبال الگوریتم‌های پیشرفته سیستم‌های توصیه‌گر، مدل‌های یادگیری رتبه‌بندی یا راهکارهای بهینه‌سازی کمپین‌های تبلیغاتی هستی، این مخزن یک منبع ارزشمند است. به‌ویژه زمانی که می‌خواهی از تحقیقات دانشگاهی فراتر رفته و به راه‌حل‌های واقعیِ استفاده‌شده در صنعت دست یابی.
چند مثال از موارد استفاده
- طراحی سیستم توصیه‌گر برای پلتفرم‌های ویدیویی مثل یوتیوب یا نتفلیکس
- بهبود نرخ کلیک (CTR) در سیستم‌های تبلیغاتی دیجیتال
- پیاده‌سازی مدل‌های جست‌و‌جوی هوشمند در فروشگاه‌های آنلاین
- مطالعه معماری‌هایی مثل Two-tower، DeepFM یا DIN در محیط‌های واقعی
- ##RecSys
- ##RecommendationSystem
- ##AdTech
- ##SearchAlgorithms
- ##MachineLearning
- ##DeepLearning
- ##CTR
- ##AIResearch
- ##IndustryPapers
- ##DataScience