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 # 计算广告论文、学习资料、业界分享
-在这里动态更新我工作中实现或者阅读过的计算广告相关论文、学习资料和业界分享。作为自己工作的整理和总结，也希望能为计算广告相关行业的技术同学带来便利。所有资料均来自于互联网，如有侵权，请联系[王喆](http://wangzhe.website/about/)
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-**下面将列出所有的资料目录，以及我对每篇文章的简要介绍** <br>如有任何问题，欢迎对计算广告感兴趣的同学与我讨论，我的联系方式如下：
+在这里动态更新我工作中实现或者阅读过的计算广告相关论文、学习资料和业界分享。作为自己工作的整理和总结，也希望能为计算广告相关行业的技术同学带来便利。所有资料均来自于互联网，如有侵权，请联系[王喆]([email protected])。同时欢迎对计算广告感兴趣的同学与我讨论论文相关的问题，我的联系方式如下：
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 * 知乎私信: [王喆的知乎](https://www.zhihu.com/people/wang-zhe-58)
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 * `New!` [Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction.pdf](https://github.com/wzhe06/Ad-papers/blob/master/CTR%20Prediction/Deep%20Interest%20Network%20for%20Click-Through%20Rate%20Prediction.pdf) <br />
 阿里提出的深度兴趣网络（Deep Interest Network）CTR预估模型
 
+**相关资源**
+
+* [基于Spark MLlib的CTR prediction模型(LR, Random forest, GBDT, NN, PNN)](https://github.com/wzhe06/CTRmodel) <br />
+* [推荐系统相关论文和资源列表](https://github.com/wzhe06/Reco-papers) <br />
 
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