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解密深度学习的营销场景应用，阿里妈妈登场IJCAI

百家作者：InfoQ 2018-07-24 03:59:02

当地时间 7 月 13 日——19 日，IJCAI 2018 在瑞典首都斯德哥尔摩顺利召开。

IJCAI（International Joint Conference on Artificial Intelligence）人工智能领域顶级学术会议之一，涵盖机器学习、计算可持续性、图像识别、语音技术、视频技术等，对全球人工智能行业具有巨大影响力。

在此次大会上，阿里巴巴旗下大数据营销平台阿里妈妈亮相并披露了在人工智能领域的发展方向，在开放与前沿两大关键词的引导下，凸显了其在行业引领 Ad Tech 的位置及实力。此外，阿里巴巴集团还以会展、Industry Talk、论文报告等方式展示了其在人工智能领域的技术能力与成果。

人工智能顶级会议IJCAI2018在瑞典斯德哥尔摩举行

深度学习时代的互联网营销

在 IJCAI2018 会场，阿里妈妈主办了题为 Ad Tech 的 workshop，全面展示了其在搜索及展示营销领域的人工智能技术探索。结合阿里巴巴庞大的交易场景，阿里妈妈目前的技术实力已经在业内得到展现。在 AI 方面构建了超大规模的学习模型，通过每天 TB 级别样本的训练，对未来趋势进行预测。

在大会现场，阿里妈妈资深算法专家朱小强进行了主题演讲。朱小强称展示广告是互联网行业的主要营销模式之一。阿里巴巴有多种多样的展示广告形式，每天有数亿的用户访问，针对每位用户个性化的兴趣偏好，需要在几十毫秒内从数千万广告集合中寻找最优匹配结果展示给用户。超大规模的数据和高度非线性的问题对展示广告技术造成巨大挑战。

深度学习给工业界掀起了一场生产力革命。在深度学习时代，模型的设计变成组件化，优化的方法变成标准化，而且设计和优化是解耦的。这些特点驱动了以深度学习技术迅速得以普及，且将整个业界的技术迭代速度提升了 1-2 个数量级。阿里妈妈将深度学习引入到展示广告技术中，自主研发了一系列面向工业级尺度的端到端深度模型，推动了展示广告技术的全面革新。

在演讲中，朱小强以展示广告技术两个最重要技术模块 matching 和 ranking 为例，介绍了深度学习是如何推动这个领域的技术演化变革。此外，有关核心困难、技术突破背后的思考点、深度学习在类似的工业级场景下发挥威力的核心技术优势以及未来工业级深度学习的趋势也都被谈到。

朱小强表示，在过去的 2——3 年里，深度学习在广告、搜索、推荐等核心工业界场景中野蛮生长，掀起了 1.0 时代的掘金浪潮；未来，深度学习将进一步完善为工业级基础设施，迈入 2.0 的工匠时代，技术的发展将由粗犷颠覆转变为精细化打磨。10 多年前机器学习大规模地被引入到核心工业领域并由此开创了一个技术的黄金发展周期一样，深度学习技术在未来也一样会继续引领新一轮的技术增长。

阿里巴巴集团在IJCAI2018现场展台

搜索营销场景下的模型构建

阿里妈妈高级算法专家林伟分享了搜索营销算法模型的构建。在搜索广告场景下，传统观点认为 Matching 的主要优化目标是寻找最相关候选广告集。阿里妈妈则重新定义主要优化目标为寻找相关性满足约束下最符合业务目标（例如期望收益等）的候选广告集。基于对目标的重新认识，近几年 Matching 算法的改进大幅提升了直通车的营收。

Matching 主要问题可抽象为用户意图和候选广告的是否可建立链接的识别和链接强度的预测问题。图是一种非常适合用来刻画这个问题的结构，基于图的深度学习方法在 Matching 上拥有广阔的应用空间。目前，阿里妈妈已经构建了一套支持超大规模异构图表征学习的算法并在 Matching 上成功落地应用，未来还将进一步深耕图深度学习的方法及应用。

随着在淘宝场景下图像因素越来越重要，以及用户行为模式的越来越复杂，在 Ranking 上，传统的一些模型在识别用户意图上存在诸多限制，需要更精巧和更强大的模型来更好的理解用户。阿里妈妈提出了图像网络和记忆网络设计方法来增加 Ranking 模型在用户意图识别上的能力，经过实际测试这些方法都取得了不错的效果。

本次 workshop ，除了阿里妈妈自身的专家之外，还邀请到了本届 IJCAI 大会首席赞助官、悉尼科技大学杰出教授张成奇以及阿里巴巴人工智能实验室的研究员聂再清等人到场和分享。

IJCAI-2018 主办方与阿里妈妈Ad Tech Workshop 嘉宾合影，IJCAI首席赞助官张成奇（左1）、阿里巴巴人工智能实验室研究员聂再清（左2）、IJCAI-18 General chair:Jeff Rosenschein（左3）、IJCAI-19 Conference Chair:Thomas Eiter（左6）