Doragd/Algorithm-Practice-in-Industry

Algorithm-Practice-in-Industry

仓库介绍

一开始这个仓库是做如下内容：

搜索、推荐、广告、用增等工业界实践文章收集（来源：知乎、Datafuntalk、技术公众号）

• 搜广推大厂实践文章

本文仅做资源收集，未引用具体内容，如有侵权，请联系删除。 源文件：source.xlsx，可以执行自定义排序

随后扩展了以下内容：

• 搜广推论文推送Bot

• 搜广推顶会论文列表

• 搜广推优质博主文章

• 搜广推算法系列串讲

当前仓库功能

当前仓库主线代码位于 paperBotV2/，主要维护搜广推方向的论文、顶会和工业实践内容：

• arXiv 每日论文：抓取 cs.IR 等方向新论文，使用大模型进行粗排、精排和摘要翻译，生成每日 JSON 与网页，并支持飞书群推送。
• 顶会论文汇总：维护 ACL、CIKM、ECIR、EMNLP、ICLR、ICML、KDD、NAACL、NIPS、RecSys、SIGIR、WSDM、WWW 等会议论文列表，生成按会议和年份组织的 Markdown 页面。
• 顶会论文日推：从 paperBotV2/conf_summary/data/results.json 中挑选推荐、搜索、广告相关论文，补全摘要、翻译摘要，并通过飞书机器人推送。
• 行业实践文章：维护大厂搜广推、广告、搜索、推荐、生成式等实践文章，支持 Issue 驱动更新 README、数据文件和网页版本。
• GitHub Actions 自动化：通过 workflow 定时或按 Issue 标签触发 arXiv 更新、飞书通知、顶会更新、会议日推和行业实践页面部署。

代码入口

• arXiv 主流程：python -m paperBotV2.arxiv_daily.arxiv
• arXiv 飞书通知：python paperBotV2/arxiv_daily/arxiv_feishu_msg.py
• 顶会 Issue 更新：python paperBotV2/conf_summary/update_from_issue.py
• 顶会日推：python paperBotV2/conf_summary/conf_daily.py
• 顶会 Markdown 生成：python paperBotV2/conf_summary/convert_to_md.py
• 顶会 README 更新：python paperBotV2/conf_summary/update_readme_papers.py
• 行业实践更新：python paperBotV2/industry_practice/maintain.py

旧版脚本和旧 arXiv workflow 已归档到 legacy/，仅用于历史回溯、兼容排查和必要时回滚；日常开发和自动化入口以 paperBotV2/ 为准。

贡献新文章

提交issue，利用github action自动更新readme和source.xlsx内容

已提供issue模板，具体内容参考issue：https://github.com/Doragd/Algorithm-Practice-in-Industry/issues/1

一起交流

• 关于我：2023届毕业，之前做NLP方向，毕业后转去搜广推方向，一枚努力适应的菜鸡。目前在做召回方向。
• 我的论文阅读笔记：https://github.com/doragd/paperreading
• 和我交流：

<img src=https://github.com/Doragd/Algorithm-Practice-in-Industry/assets/26213546/a5575665-37f9-43de-941f-5133a6114d7e height="30%" width="30%">

搜广推论文推送Bot 【✨Newest:网页版本🥹=>点击查看】

• Arxiv论文：利用github action + 大模型排序翻译 + 飞书机器人每天推送cs.IR等方向的新论文到飞书群组中。配置文件
• 顶会论文：利用github action + 彩云小译 + 飞书机器人每天推送搜广推顶会的论文到到飞书群组中。配置文件
• PS: 虽然论文没太大用，但是可以无聊时候刷刷，扩展下思路。
• 比如早上通勤的时候，可以刷刷推送，看看有没有有意思的论文，也不需要花太多时间，毕竟摘要都翻译好了~

<img src=https://github.com/Doragd/Algorithm-Practice-in-Industry/assets/26213546/64b1361c-9b34-45ed-b74c-8d7ebac77c6b height="30%" width="30%"> <img src=https://github.com/Doragd/Algorithm-Practice-in-Industry/assets/26213546/2607bc59-2746-4b50-9864-4698235ebfd3 height="30%" width="30%"> <img src=https://github.com/Doragd/Algorithm-Practice-in-Industry/assets/26213546/f2a6c51f-484b-4488-bacd-269d81afcc32 height="30%" width="30%">

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