DLP-KDD 2020征文：第二届面向高维稀疏数据的深度学习实践国际研讨会

CFP：The 2st International Workshop on Deep Learning Practice for High-Dimensional Sparse Data with KDD 2020 (DLP-KDD 2020)DLP-KDD 介绍随着互联网以及移动互联网的深入发展，为用户提供高质量个性化服务，已成为各种应用改善用户体验及提升营收的关键要素。近年来，随着硬件计算能力的发展以及大规模数据的产生，深度学习在图像处理及自然语言处理等领域取得快速进展。 与图像、文本、语音等连续稠密数据不同，广告、推荐、搜索等互联网核心应用中，数据具有高维稀疏与结构化等独特特点。此外，工业级数据本身规模巨大，如何高效应用深度学习解决业务需求也面临极大挑战。虽然近年来涌现出的Wide&Deep、DeepFM、DIN、DIEN、MIMN等深度学习工作取得了令人瞩目的结果。但如何适应领域特点，并设计能在工业界切实落地的深度学习模型，仍面临各种各样的挑战——比如 ………………………………