【阿里算法天才盖坤】解读阿里深度学习实践,CTR 预估、MLR 模型、兴趣分布网络等

技术小能手 2018-04-09

深度学习 大数据 算法 互联网 电商 序列 神经网络

作为阿里妈妈精准展示技术部资深总监的盖坤在阿里的花名是靖世,被外界成为“算法天才”。2011 年,刚进阿里的盖坤提出了分片线性模型 MLR,这对当时主要使用简单线性模型做 CTR 预估的业界来说,因为极大地提高了 CTR 预估的准确性而颇具意义。几年来,MLR 模型已经被广泛应用在直通车定向和钻展业务中。

盖坤又带领团队在 CTR 预估方面推出了一个新的模型结构——深层用户网络兴趣分布网络,提出用户的兴趣是多样的,利用深度学习在用户历史性行为和广告CTR预估之间建立部分匹配,匹配度越高的历史数据对预估结果影响越大,以此分辨出当下的用户兴趣点。在3月29日新智元产业 · 跃迁 AI 技术峰会上,盖坤对这些算法进行了解读。

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盖坤:非常高兴与大家进行“深度学习演进之路”的交流,阿里妈妈是阿里巴巴集团下的大数据营销平台,是负责阿里巴巴变现的一


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云攻略小攻
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2019-10-11
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