今天的福利是「炼丹笔记」 几位小哥哥、小姐姐总结的搜索、推荐、计算广告等方面的干货文章。「炼丹笔记」的作者们，一元、九羽、十方、时晴分别来自BATJ，是一群实战经验和学术经验都极其丰富的小伙伴。

本文主要聚焦搜索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。

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工业界推荐算法方案实战

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。

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数据竞赛届深度炼丹技巧

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