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Ad-papers - 计算广告论文、学习资料与业界分享汇总 - 深入了解计算广告学的宝库

RayRay
计算广告优化方法嵌入模型因子分解机预算控制Github开源项目

Ad-papers

Ad-papers:计算广告学习资源的宝库

计算广告是一个跨越计算机科学、广告学、经济学等多个学科的交叉领域。对于想要进入这个领域的学习者来说,如何系统地获取高质量的学习资源是一个挑战。GitHub上的Ad-papers项目为我们提供了一个绝佳的解决方案。

项目概览

Ad-papers是由计算广告专家王喆维护的一个开源项目,旨在汇集计算广告领域的经典论文、学习资料和业界分享。项目内容覆盖广泛,包括:

  • 经典论文:涵盖CTR预估、出价策略、预算控制等多个方向
  • 学习资料:包括机器学习教程、各种模型介绍等
  • 业界分享:来自Google、Facebook等公司的技术分享

Ad-papers GitHub页面

主要内容板块

Ad-papers项目按主题划分了多个板块,主要包括:

  1. 经典CTR预估模型:LR、GBDT+LR、FM等
  2. 深度学习CTR预估模型:Wide & Deep、DCN、DIN等
  3. 出价策略:涵盖RTB中的各种bidding策略
  4. 预算控制:如何高效分配广告预算
  5. 计算广告系统架构:大规模广告系统的设计
  6. 迁移学习:解决广告冷启动问题
  7. 优化方法:Online Optimization、FTRL等

如何使用Ad-papers

  1. 访问Ad-papers GitHub页面
  2. 根据兴趣选择相应主题文件夹
  3. 下载PDF格式的论文或学习资料
  4. 遇到问题可以在Issues中讨论

Ad-papers内容示例

项目亮点

  • 内容全面:涵盖计算广告的各个方面
  • 持续更新:项目维护者不断加入新的论文和资料
  • 高质量资源:精选自顶级会议和业界领先公司
  • 社区互动:可以通过Issues与其他学习者交流

对于想要深入学习计算广告的读者来说,Ad-papers无疑是一个不可多得的资源宝库。无论你是刚入门的新手,还是寻求深入研究的专业人士,都能在这里找到有价值的学习材料。

结语

计算广告是一个快速发展的领域,新的技术和方法不断涌现。Ad-papers项目为我们提供了一个紧跟前沿、系统学习的平台。希望这篇介绍能帮助更多对计算广告感兴趣的读者发现这个宝贵的资源,开启你的计算广告学习之旅吧! 🚀📚

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