AI在阿里电商搜索的应用

codeman008

2020/07/08 发布于 技术 分类

电商搜索面临的问题-系统框架-我们的主要工作-AI在商品搜索的一些应用-我们还在尝试什么

电商搜索  阿里 

文字内容
1. AI在阿里电商搜索的应用 李永亮(悾傅)
2. 目录 p 电商搜索面临的问题 p 系统框架 p 我们的主要工作 p AI在商品搜索的一些应用 p 我们还在尝试什么
3. 电商搜索面临问题/商品搜索场景
4. 电商搜索面临问题/商品搜索优化思路 搜索排序(SRP) 优化目标 一跳 搜索体验 点击 搜索转化 UV 联 动 详情页 二跳 加购 推 荐 一跳 GMV CVR Max KDJ 二跳 付款 复 购 LTV 长期用户价值 复购
5. 系统框架/搜索系统框架图overview 搜索业务线(FE) SP业务服务 Isearch5—Merge QP服务 IGraph服务 改写 类目预测 导航推荐 个性化信息 价格预估 Term weight 人口统计学 特征(性别, 年龄,身高 体重) 个性偏好 所属分群 查询分发 Porche实时流计 算 购买 力 类目 偏好 查询解析 Click log 成交日志 收藏日志 详情页模型 卖家分模型 Spam模型 商品质量分 析(中心词) Mlrdata join(人气 分,卖家分) 业务处理 查询 过滤 排序 Haoop && MPI TmallMerger 服务 人气模型 打散 Isearch5—Searcher TT log收集 PV log 排序 ADump 增量 Istream 全量 MapReduce 聚合 打散
6. 系统框架/搜索系统各模块介绍 FE • Front End,搜索前端系统,负责获取 用户输入query,并展示最终结果 QP • Query Processer,关键词分析系统, 负责分析用户输入query的真实意图 SP • Search Planner,查询分发系统,负责 对用户查询信息分发到相应的引擎 isearch5 • 核心引擎,负责对用户query进行召回、 海选、排序、聚合等操作 Dump • 离线数据中心,负责处理宝贝的基础 信息以及算法信息 IGraph • User personal service,用户个性化服 务系统,存储用户个性化信息 Porche • 实时计算系统,处理用户实时浏览、 点击、成交等数据
7. 系统框架/天猫搜索双引擎架构 TmallSearch 1 SP 1 User模型 商品模型 Q模型 4 2 5 3 Item ranker LTR 卖家模型 6 QP activity ranker Sku ranker Sku Engine Act Engine iGraph: 机器学习集群 个性化线上存储 实时计算系统 特征 云梯 User数据 商品数据 历史log 实时log
8. 我们的主要工作 Online LTR 重排(CMAB) Seller模型 DRL U2I模型 精排(分层) WDL LTR U2S模型 品牌模型 类目模型分 人气分 规则分 实时模型 粗排 召回 个性化 Query 商品 title 类目 属性 标签 文本 I2I
9. AI在商品搜索的应用/CVR prediction with Online DNN
10. AI在商品搜索的应用/CVR prediction with Online DNN 整体模型用3层全链接层用户sparse+dense的特征表征学习,再用2层全链接层 做点击/购买与否的预测
11. AI在商品搜索的应用/CVR 在线:wide & deep learning prediction with Online DNN
12. AI在商品搜索的应用/Reinforcement Learning 搜索可以被抽象为序列决策问题
13. AI在商品搜索的应用/Reinforcement learning
14. AI在商品搜索的应用/Reinforcement learning
15. AI在商品搜索的应用/Reinforcement learning
16. AI在商品搜索的应用/Reinforcement learning
17. AI在商品搜索的应用/Reinforcement learning
18. AI在商品搜索的应用/Reinforcement learning 将强化学习用于搜索的若⼲尝试
19. AI在商品搜索的应用/Capture user interests with RNNs 用户行为隐含表示用户的意图,用隐含状态向量抽象表示这种意图,每次行为更新这个向量
20. 我们还在尝试什么/Neural Turing Machines
21. 求贤若渴,招聘机器学习、深度学习相 关方向的算法工程师,欢迎大家联系我 邮箱:anthonylee.liyl@alibaba-inc.com 钉钉 微信
22. Q&A