牟娜 阿里妈妈广告排序算法创新之旅

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11. MLR—— Mixture of Logistic Regression MLR • ! ! • ! • • ! MLR https://arxiv.org/abs/1704.05194
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13. GwEN—— • • Embedding&MLP & capacity 0-1
14. Embedding&MLP Embedding&MLP • • • • • • • DNN DeepFM PNN Wide&Deep ……
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17. DIN—— Browsing History Target Ad • • • [KDD2018] https://arxiv.org/abs/1706.06978v4
18. DIN—— Attention Intensity Past Now User Behavior Trace Axis Trace Axis AD Click Ad Target DIN • • • Attention
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21. DIEN—— [AAAI2019] https://arxiv.org/abs/1809.03672 https://github.com/mouna99/dien/tree/master
22. DIEN—— • • Embedding
23. DIEN—— • GRU • loss • • Embedding pattern ctr
24. DIEN—— • •
25. DIEN—— • • •
26. DIEN—— • RTP op -> rt …… …… 20 • CTR+20% RPM+14% GMV+15% 4 …… Rt 6
27. 用l更长周期行为的价值 i考! • 充D挖掘阿里电商场景丰富的用l行为w据价值! • 理解用l,精准地捕o用l兴趣,E造更好的体验,提升流量G用效率(单位流量的点击/成交量),最大N商业变现率 判断! • DIN/DIEN的试水成功是起点,目I有效G用的用l行为长g仅100 (算法能力+计算力限制) ! 信息流短期行为跟随疲M问题! • 淘宝用l沉睡的行为w据巨大,120天平均点击行为接近1000,大量活跃用lw年的w据积累,坐拥宝山!! • 有明确的收益空间,但需要算法的n续深g突破 ! ! Gauc! Gauc 0! 0.6206! 0.00%! 10! 0.6243! 0.37%! 50! 0.6271! 0.65%! 100! 0.6296! 0.90%! 1000! 0.6358! 1.52%! !
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29. 用l兴趣Life-long建模MIMN & • • MIMN co-design “ ” -> Candidate [KDD2019] https://arxiv.org/abs/1809.03672
30. 用l兴趣Life-long建模MIMN & • • • MIMN RTP co-design “ User ” -> Candidate UIC / RTP / [KDD2019] https://arxiv.org/abs/1809.03672