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合辑:机器学习应用与算法
从零到一构建基于对抗性训练的广告流量反作弊系统
阿里妈妈广告排序算法创新之旅

阿里妈妈广告排序算法创新之旅

牟娜 阿里妈妈信息流广告rank算法负责人

毕业于北京邮电大学,现就职于阿里巴巴精准定向广告团队,从事个性化广告排序方向相关的工作,包括 CTR 预估、CVR 预估、用户建模、商品建模、新型广告投放等场景下的算法研究和系统升级,近期研发的兴趣演化模型在定向广告上取得显著提升,带来了巨大的商业价值。曾在网易有道从事算法研究的相关工作,主导研究和开发了有道翻译的第一代神经网络机器翻译模型,该模型应用于有道词典和有道翻译官,翻译质量取得了阶段性飞跃。

内容介绍

阿里妈妈拥有全球最大的电商广告平台,且拥有淘系丰富的用户行为数据,如何从数据中建模出用户真正的兴趣模式,从而精准的进行合适的广告推荐,对广告主、平台、用户均具有重大意义。尤其是在展示广告领域,准确地捕捉用户兴趣对点击率预估模型的性能至关重要。

在这样的背景下,我们在优化点击率预估模型的过程中对用户兴趣建模做出了多年的努力。

本次分享阿里妈妈精准定向广告的算法升级话题,详细介绍如何一步一步做到让用户开心的点击广告!也会详细介绍我们最新的工作——兴趣演化模型 DIEN,DIEN 通过巧妙的设计了兴趣提取模块和兴趣演化模块,从用户每一次具体历史行为背后挖掘其当时潜藏的隐层兴趣,并根据不同的预估广告目标,建模与当前广告相关的兴趣从远至近的演化趋势,从而准确地捕捉到用户此刻的兴趣。通过 A/B Test 该模型在猜你喜欢单品广告场景带来了 20+% 的 CTR 增长以及 17+% 的 RPM 增长,并在双十一期间全量服务,带来了可观的商业价值。

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