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Deep Crossing是微软在2016年提出的用于计算CTR问题的深度神经网络模型，Deep Crossing的网络结构对传统的FNN（Feedforward Neural Network）网络结构做了一些优化，使得其能够更适合处理CTR问题。

PNN（Product-based Neural Network）是在2016年提出的用于计算CTR问题的深度神经网络模型，PNN的网络结构对传统的FNN（Feedforward Neural Network）网络结构做了一些优化，使得其能够更适合处理CTR问题。

Lambda架构是由Nathan Marz在2011年提出的一个实时大数据处理框架，用于处理大数据批量离线处理和实时数据处理的需求。

在Java的线上业务开发中，各种数据结构之间的转换是必备的技能。Java中数组和List之间的相互转换是常见的数据结构之间的转换，更一般的说是对字符串切分，并将其转换成List，List和String数组的相互转换整理如下。

LeetCode-两数之和

Wide & Deep模型综合了Wide侧的记忆能力和Deep侧的泛化能力

什么是语言模型？通俗的来讲是判断一句话是否符合人说话的模型，神经网络语言模型是在统计语言模型的基础上，通过神经网络模型对句子的概率分布建模的方法。

这种最后一个成员的长度不固定的写法称为柔性数组，也叫伸缩性数组，即变长数组。

谷歌在2016年发表的文章《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》成为行业内争相跟进的技术方案，其基本的算法思想也成为深度学习在推进系统领域的成功的范例。

explicit的中文含义是显示的，在C++中主要用于防止隐式转换的发生。

fastText算法原理解析

CNN在文本建模中的应用

序列深度匹配（Sequential Deep Match，SDM）模型是在特定场景下提出的用于对用户动态兴趣偏好建模的算法。SDM模型应用于淘宝的场景中，在淘宝的场景中，用户的行为主要分为两种，第一个是当前的浏览Session，用户在一个Session中，需求往往是十分明确的。另一个是之前的历史行为，一个用户虽然可能不是每次都来买球鞋，但是也可能提供一定的有用信息。因此需要分别对这两种行为序列建模，从而刻画用户的兴趣。

《Session-based recommendations with recurrent neural networks》首次提出将RNN方法应用于Session-based Recommendation。文章中提到当前主流的基于因子分解的模型或者基于邻域的模型很难对整个Session建模，得益于序列化建模算法的发展，使得基于Session的推荐模型成为可能，针对具体的任务，文章中设计了模型的训练以及ranking loss

Behavior Sequence Transformer（BST）算法是由阿里在2019年提出的算法，应用于淘宝推荐中的ranking阶段。在目前的推荐系统中，主流的深度学习方案，如WDL，并没有充分利用用户的行为序列（User's Behavior Sequence），在BST算法中，利用Transformer充分挖掘用户的行为序列，实现对用户行为序列的建模。