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Papiers de Deep Learning impressionnants pour la recherche industrielle, la recommandation et la publicité. Ils se concentrent sur l'Embedding, le Matching, le Pré-Ranking, le Ranking, le Post Ranking, la Pertinence, LLM et RL. Veuillez citer notre article "Deep Learning to Rank in Industrial Search Engines, Recom
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Awesome-Deep-Learning-Papers-for-Search-Recommendation-Advertising compte 2.6k étoiles sur GitHub. Il a été forké 292 fois. Awesome-Deep-Learning-Papers-for-Search-Recommendation-Advertising est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2020. Ses principaux thèmes sont : advertising, ctr, cvr, deep-learning.
Qu'est-ce que Awesome-Deep-Learning-Papers-for-Search-Recommendation-Advertising ?
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Awesome-Deep-Learning-Papers-for-Search-Recommendation-Advertising est-il open source ?
Awesome-Deep-Learning-Papers-for-Search-Recommendation-Advertising est un projet open source.
Awesome-Deep-Learning-Papers-for-Search-Recommendation-Advertising est-il gratuit ?
Oui. Awesome-Deep-Learning-Papers-for-Search-Recommendation-Advertising est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
Dans quel langage Awesome-Deep-Learning-Papers-for-Search-Recommendation-Advertising est-il écrit ?
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