本文提出了一种新型的模型：深度兴趣网络 （DIN），它设计了一个本地激活单元来自适应地学习用户兴趣的表示，从历史行为的角度与某个广告相关。与固定长度向量相比，这种表示向量具有更强的表达能力。在两个公共数据集以及一个阿里巴巴实际生产数据集的实验表明，该方法展现出优越的性能，未来可用于在阿里巴巴的在线展示广告系统中为主要的流量服务。

Jun, 2017

本文提出了一种使用深度兴趣网络（DIN）模型来增强点击率（CTR）预测模型的新方法，特别应用于阿里巴巴淘宝平台的广告系统。与传统的深度学习方法不同，本研究侧重于利用广泛的用户行为数据进行定位用户行为激活以实现定制广告定位。与传统模型相比，该方法展现了处理多样化和动态用户数据的优越能力，从而提高广告系统的效率并增加收益。

Jun, 2024

本文提出了一个基于深度强化学习的新型页面推荐框架 ——DeepPage，旨在同时解决如何根据用户实时反馈更新推荐策略以及如何生成具有适当显示的项目页面两个关键问题，并在真实世界的电子商务数据集上进行实验证明了提出框架的有效性。

May, 2018

本文提出了一种基于强化学习的广告策略，通过设计一个新型的深度 Q 网络结构，可以连续更新其广告策略，在推荐列表中插入广告或不插入广告，并选择最优广告和最佳插入位置，使得推荐广告效果显著提升。

Sep, 2019

本文提出了 Cross Deep Q Network（Cross DQN）的模型，通过交叉不同物品的嵌入来提取重要的排列信号并通过多通道注意力建模。此外，我们提出了一种辅助损失来处理广告暴露率的批级约束，以在保持个性化推荐的同时将广告暴露率限制在一定范围内，该模型经离线和在线实验证明在平台上获得了更高的收入和更好的用户体验。

Sep, 2021

本文概述了基于深度强化学习的信息搜索、推荐和在线广告的方法和应用，回顾了代表性算法，讨论了一些有吸引力的研究方向。

Dec, 2018

本文提出了一种新的两级强化学习框架，用于联合优化推荐和广告策略，第一层生成推荐列表以优化用户体验，第二层将广告插入推荐列表以平衡广告客户的即时广告收入和广告对长期用户体验的负面影响。实验结果表明该框架的有效性。

Feb, 2020

本文提出了一种深度位置交互网络 DPIN，以有效组合所有候选项和位置来估算每个位置的 CTR，实现离线和在线的一致性，并在服务性能的限制下对位置、用户、上下文和项目之间的深度非线性交互进行建模。同时，我们提出了一种评估指标 PAUC (position-wise AUC)，以解决 CTR 预测中的位置偏差问题，并在真实数据集上进行了广泛的实验，证明了方法的有效性和效率。在 A/B 测试中，我们的方法已在生产中部署，并观察到与高度优化的基准相比有显著的改进。

Jun, 2021

为了提高新闻推荐的用户兴趣模型和模型训练的效果，我们提出了一种利用各种用户反馈的统一用户建模框架，并采用强到弱的注意力网络来提炼正负用户兴趣，以及采用多反馈模型训练框架来学习关注度感知的新闻推荐模型。

Feb, 2021

本文提出了一种名为 MIND 的新颖模型，通过多向量编码用户多样的兴趣来解决工业推荐系统中的候选物品匹配和排序问题，并通过对公共基准数据集和天猫的大规模产业数据集进行广泛实验，证明了 MIND 的出色性能。

Apr, 2019