炼丹笔记 | 讲讲我们的故事
炼丹笔记在8月8日更新了第一篇文章《2020年推荐系统工程师炼丹手册》之后，开启了在推荐领域伟大航路的征程。在伟大航路的前半段，我们公众号主要做三件事情，学术界推荐算法研究解读、工业界推荐算法方案实战、数据竞赛深度炼丹技巧。
我们是谁？
我们是来自国内知名互联网公司的资深/非资深炼丹师，目前核心成员：一元;九羽;十方以及两位特邀嘉竞赛大神杰少和前阿里算法美女苘郁蓁, 还有一起写作的时晴， 在几年深度推荐算法工作的历练之后，对深度学习推荐算法有了自己的体会与领悟。同时，在与同行交流的过程中，我们彼此得到了更好的提升。因此，作为一群志同道合的推荐算法工程师、数据科学家，我们希望通过自己的力量去为这个领域做些事情，也为算法爱好者们提供一个交流学习的平台。
我们公众号关注什么呢？
1. 学术界推荐算法研究解读
我们聚焦推荐领域最新研究成果，通过“问题背景、核心创新点、论文效果”等方面去解读作者的设计思路，同时可以给予我们的启发。问题背景：在什么推荐场景下解决什么类型的推荐问题。核心创新点：最具有独创性和新颖性的技术点是什么，每个技术点在解决什么问题。论文效果：在这个场景下，通过该创新的方法可以达到怎么样的效果，并尝试从中找出对于业务最好的工作。例如：
A.搜索推荐中CTR/CVR多任务学习相关的案例
1.推荐系统多任务学习上分神技！(NMTR,ICDE19)
2. 多任务学习如何做到你好我也好？(PLE,RecSys20)
3. 如何让你的推荐系统具有可解释性？(WWW19)
4.协同过滤算法效果不佳怎么办？知识图谱来帮忙啦(MKR,WWW19)
5.我为什么喜欢它？带有解释的推荐系统第二弹(MT,RecSys18)
6.DNN中多任务学习概述(ArXiv17)
7. 多目标学习在推荐系统中的应用(汇总,转载,公众号)
B. 神经网络特征交叉的相关工作案例
1. AoAFFM:Attention+FFM强强组合(AoAFFM,AAAI20)
2.腾讯赛霸榜神技ONN_NFFM(ONN/NFFM,ArXiv18)
3.曾今的CTR竞赛王者NFM(NFM,SIGIR17)
4.神级特征交叉, 基于张量的多语义交叉网络TFNET！(TFNET,SIGIR20)
5. 效果远超FM,CF最新利器HFM！(HFM,AAAI19)
6. xDeepFM:CTR预估之特征交叉的艺术(xDeepFM,KDD18)
7.CTR神经网络特征交叉汇总！
8.CTR预估系列炼丹入门手册
9.读了那么多CTR论文, 真正有效的又有几个呢？(ArXiv20)
C. 神经网络序列化的相关工作
1. 昨天得知她刚买了手机,今天她会爱上这款新耳机吗？(SASRec,ICDM18)
2. 5分钟读完史上第一篇二维卷积序列推荐的论文(CosRec,CIKM19)
3. 又是一篇猛货！(DMIN,CIKM20)
4. 终于有内味了......(DMT,CIKM20)
5. 序列推荐的一些秘密_HGN(HGN,KDD19)
6. 序列化推荐系统的挑战,进展和展望!(IJCAI,2019)
2. 工业界推荐算法方案实战
我们分享工作中遇到过的实际问题及相应的解决方案，例如推荐线上线下一致性问题、工业界算法效果评估问题等。同时我们也将身边的业务知识做基础布道，讲述电商搜索推荐领域的业务词汇等。我们致力于将自己的经验知识沉淀，并与大家分享。
案例
1. 是不是你的模型又线下线上不一致啦？(KDD20)
2. 读了那么多CTR论文, 真正有效的又有几个呢？(FuXiCTR,ArXiv20)
3. 好想哭,我居然输在了内存问题上！(KDD20)
4. MF vs MLP：讲述科学调参在推荐模型中的意义(ArXiv)
3. 数据竞赛届深度炼丹技巧
1.CIKM 2019 EComm AI用户行为预测大赛三大方案解读
2.CIKM EComm AI用户行为预测大赛冠军方案解读
3. RecSys2020推荐系统特征工程汇总
4. RecSys2020大赛第一名方案
4. 算法大佬们的经验分享
不时我们会邀请周边的大佬谈谈对于炼丹算法工程师的一些心路历程，职场感受，对新人的建议，还有其他的一些心得，如果你对于这块比较迷茫也欢迎联系我们哦。
经典案例
1. 我的成长之路：追逐冠军的男孩
2. 是的，我从阿里离职了。
3. 原创 | 五年前的转正我没有留下，校招进不了大公司就是失败吗？
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