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2、t Offline Prediction,I Vec,NN Model Training,U Vec,NN-Part Online Server,User + Query Online Input,Q Vec,Merge,SE Scoring,算法建模 人的表征,Opt2：上下文相关+兴趣点演进的Embedding Vector。,nx FC,nx FC,nx FC,Merge,RNN,Attention DIN（Deep Interest Network） DIEN（Deep Interest Evolution Network）,Feature Engineering Loss Funct
3、ion,Auxiliary Loss,算法建模 货的画像,价格,品质,时效,低价段,高价段,厂货 尖货 品牌,爆品 尾货,画像：产品、运营、商家可感知的明文标签，可理解、可运营、可执行。 新品 趋势品,品类规划,价格机制：维护健康的价格区间，挖掘价格和转化的关系，建模价格竞争力。 销量预估：预估销量趋势，结合运营知识，定义生命周期。,算法建模 货的画像,价格机制,单品历史比价,平台同款比价,下游同款比价,价格 雷达,价格合理性,折扣真实性,转化竞争力,RELU,特 征 工 程,可解释性：单调趋势,算法建模 货的画像,GBDT/DNN销量预估,历史规则圈选召回/准确 57% 算法预估圈选召回/准
4、确 90%,算法建模 场的图谱,心智 选品,营销 文案,场,场,场,场,场,场,场,场,图谱：关系链接，具备心智表达能力和推理能力。 Clustering,智能文案,Scene2Scene,算法建模 场的图谱,心智选品：基于场景心智，构建差异性的Clustering选品算法体系,User,搜索 Query 行为特征 身份属性,知识图谱,场景抽象 实体关联 属性附庸 商品挂载,场景卡片,榜单：趋 势力 清单：价 格力 主题：身 份组货 锦囊：意 图挖掘,算法建模 场的图谱,营销文案：满足不同业务场景对心智风格和文案长度的强诉求。（WWW 2019）,长度控制 在输入端添加位置的embedding
5、信息,算法建模 场的图谱,营销文案：Case展示 风格控制 输入端添加风格词的embedding和NER信息 风格词和输入词语共享embedding信息,场景：榜单Case展示,15,算法建模,基础信息挖掘 人的表征 货的画像 场的图谱,市场牵引机制,流量中控 召回排序 组货推荐,实时数据服务平台,算法建模 流量中控,历史数据分析&建模 目标多场景分配,算法调控中枢 目标设置&预估检验 单场景目标调控,日志处理 实时流式数据 历史批量数据,算法基础组件 相关性召回 转化率建模 个性化建模,0,5000,分时流量计划 与 分时流量调控 计划流量实际 10000,0 2 4 6 8 10 12 1
6、4 16 18 20 22 ,大促会场分流 个性化 会场效能,搜索推荐机制 商家成长扶持 Organic & P4P,营销权益分发 消息 红包优惠券,算法建模 流量中控,Organic & P4P：平衡广告营收和买家体验，最大化平台价值。,算法建模 流量中控,分组背包MCKP M用户（M组） N种额度权益（N物品） P权益敏感概率 W权益额度/权益预算,我的328领券,财神牛发券,红包雨下券,权益分发：用户权益敏感度预估+权益金额决策分配 （不同的用户分发不同额度的权益，最大化业务目标）,算法建模 召回排序,PorschePAI Offline Model Training,DeepMatch
7、 I2I,SWING I2I,Favorite,Cart,Click ABFS,DIN,WDL/DCN,LR+GBDT RTP Ranking,U2C,Hot2I,User Feature iGraph,TPP Server,1,C2I Basic Engine 2,3,4,算法建模 召回排序,大促会场实时个性化：业务强诉求 会场商品实时圈选投放和下架 售罄商品实时下架 实时指标（销量/转化率/综合）排序,实时变更流,实时日志流,iGraph索引 C2I/S2I,选品平台 投放位DB,GBDT-ReRank 实时特征流,全量 U2X2I + Rank,大促会场,+30% 实时个性化,User
8、* Item Hit统计特征 Item统计特征 算法Join特征回传埋点,算法建模 组货推荐,业务场景 小B采购（e.g. 渔具商行） 类C自购（e.g. 钓鱼套装） 营销活动（e.g. 满减、搭配推荐促GMV）,算法方案,用户行为网络图聚类 金额约束规划 行业知识约束规划,运营方案 主营类目圈品 基于类目树组货 行业知识穷举,算法建模 组货推荐,图聚类（LPA） 主题类目约束,LPA：each node is initialized with unique label and at every iteration of the algorithm, each node adopts a la
9、bel that a maximum number of its neighbors have.,Note：抽象业务诉求，采用成熟的算法，并结合业务知识， 求解业务问题。,Tree-based Subgraph Convolutional Neural Networks for Top-N Recommender Systems, submitted, IJCAI 2019. Automatic Generation of Pattern-controlled Product Description in E-commerce, accepted, WWW 2019. User behavior sequence modeling to optimize ranking mechanism for E-commerce search, ICCIP 2017: 164-169.,算法能力体系,阿里2B电商核心问题以及算法建模,
