算法在工业界的实践应用:从推荐系统到广告投放

Algorithm-Practice-in-Industry

算法在工业界的实践应用:从推荐系统到广告投放

在当今数字时代,算法已经成为互联网公司的核心竞争力之一。从推荐系统到搜索引擎,从广告投放到用户画像,算法无处不在,为用户提供个性化服务的同时也为企业创造巨大价值。本文将综述国内主流互联网公司在算法领域的最新实践,展现算法在工业界的广泛应用。

推荐系统:个性化体验的核心引擎

推荐系统作为互联网产品的标配,一直是算法应用的重点领域。近年来,各大公司在推荐算法上持续创新,不断提升推荐效果。

多目标和多场景推荐

随着业务的复杂化,单一目标的推荐已经无法满足需求。多目标和多场景推荐成为行业趋势。例如:

阿里淘宝提出了"淘宝个性化推荐中自适应与无监督的多场景模型建模实践",通过自适应学习和无监督学习,实现了对多个场景的统一建模。
网易严选介绍了其"跨域多目标算法演进",通过多目标学习同时优化点击率、转化率等多个指标。
美团外卖则探索了"多场景多任务学习在到店餐饮推荐的实践",将不同场景和任务统一到一个模型中进行学习。

这些实践表明,多目标多场景推荐已经成为行业共识,能够更好地平衡不同业务目标,提升整体推荐效果。

冷启动问题的解决

冷启动一直是推荐系统的难点问题。对此,各公司也进行了积极探索:

百度分享了其"推荐资源冷启动实践",通过多模态信息融合和迁移学习等方法提升冷启动效果。
快手介绍了"内容冷启动推荐模型实践",利用多模态特征和图神经网络提升对新内容的理解。
网易云音乐则探讨了"推荐系统的冷启动技术",包括基于内容的推荐、协同过滤等多种方法。

这些实践为解决冷启动问题提供了多种思路,有效提升了对新用户、新物品的推荐能力。

Cold start problem in recommender systems

长短期兴趣建模

捕捉用户的长短期兴趣对提升推荐效果至关重要。在这方面:

阿里提出了"CMDM:基于异构序列融合的多兴趣深度召回模型",能够同时捕捉用户的长期兴趣和短期兴趣。
得物分享了"多兴趣召回模型实践",通过多兴趣建模提升了召回的多样性。
小红书则介绍了其"高时效推荐系统背后的技术升级",重点关注用户的实时兴趣变化。

这些工作都在尝试更好地刻画用户兴趣的动态性,提供更加个性化的推荐。

搜索引擎:信息获取的入口

搜索引擎作为用户获取信息的重要入口,其算法水平直接影响用户体验。近年来,搜索算法也在不断演进。

语义理解的深化

随着自然语言处理技术的进步,搜索引擎对查询的语义理解能力大幅提升:

阿里健康分享了"领域知识增强的预训练语言模型在药电商搜索领域的实践",通过注入领域知识提升了对专业查询的理解。
京东零售介绍了其"在电商搜索场景下的数据科学实践",重点探讨了如何提升对商品属性、用户意图的理解。
小红书则探讨了"语义模型在社区搜索的应用",通过语义匹配提升了长尾查询的搜索效果。

这些实践表明,深度语义理解已经成为搜索引擎的核心能力,能够大幅提升搜索的准确性和用户体验。

多模态搜索的兴起

随着视频、图片等内容的爆发,多模态搜索成为新的研究热点:

百度介绍了其"图模型在推荐系统的实践与思考",探讨了如何将图像信息融入搜索排序。
网易云音乐分享了"视频搜索优化之旅",重点关注了视频内容的理解与匹配。
美团则探讨了"内容搜索算法优化的探索与实践",涵盖了文本、图像、视频等多种模态。

多模态搜索的发展,使得搜索引擎能够更好地理解和匹配富媒体内容,为用户提供更全面的搜索体验。

Multimodal search

个性化搜索的深化

个性化搜索已经成为提升用户体验的关键。在这方面:

百度分享了其"搜索Push个性化"实践,通过理解用户兴趣主动推送相关内容。
阿里飞猪介绍了"旅行场景下的实时用户理解服务",通过实时分析用户行为提供个性化搜索结果。
腾讯QQ浏览器则探讨了"搜索相关性技术演进",重点关注了如何根据用户画像调整搜索排序。

这些实践表明,个性化已经渗透到搜索的各个环节,从查询理解到结果排序,都在努力为每个用户提供最相关的结果。

广告投放:精准营销的利器

广告作为互联网公司重要的商业化手段,其算法水平直接影响收入。近年来,广告算法也在不断进化。

CTR/CVR预估的进步

点击率(CTR)和转化率(CVR)预估是广告系统的核心。在这方面:

阿里妈妈提出了"AdaSparse: 自适应稀疏网络的多场景CTR预估建模",通过自适应稀疏化提升了模型效率。
小米电商分享了"CVR模型实践",探讨了如何更好地建模转化漏斗。
快手则介绍了其"精排模型实践",同时优化CTR和CVR等多个指标。

这些工作都在尝试通过更先进的模型架构和训练方法,提升预估的准确性和效率。

多场景广告建模

随着广告形式的多样化,多场景广告建模成为新的挑战:

阿里妈妈介绍了"展示广告召回之多场景建模算法",通过统一建模提升了跨场景的广告效果。
美团分享了"大规模异构图召回在到店推荐广告的应用",利用图结构建模不同场景间的关系。
腾讯广告则探讨了"推荐算法优化实践",重点关注了如何平衡不同广告场景的目标。

这些实践表明,多场景建模能够更好地利用数据,提升整体广告效果。

Multi-scenario advertising

创意优化与自动化

广告创意的质量直接影响广告效果。在创意优化方面:

小红书分享了"广告智能创意能力构建过程",探讨了如何利用算法自动生成和优化广告创意。
阿里妈妈介绍了"基于混合对比学习的多场景广告预估建模",通过对比学习提升了对创意的理解。
爱奇艺则探讨了"效果广告双出价优化历程",通过智能出价和创意匹配提升广告效果。

这些工作都在尝试通过算法赋能创意生产和优化,提升广告的吸引力和转化效果。

因果推断:挖掘真实效果

随着算法的不断发展,业界开始关注如何通过因果推断更准确地评估算法效果,避免简单相关性的误导。

因果推断在广告中的应用

在广告领域,因果推断被用来更准确地评估广告效果:

阿里飞猪分享了"因果推断技术在保险模块推荐以及可解释性应用",通过因果推断提升了对推荐效果的理解。
度小满介绍了"因果推断在金融场景的应用探索",探讨了如何在金融风控中应用因果推断。
快手则探讨了"异质性因果效应模型构建及应用",通过考虑异质性提升了因果效应估计的准确性。

这些实践表明,因果推断能够帮助我们更准确地理解算法的真实效果,避免虚假的相关性。

可解释性的提升

随着算法对业务的影响越来越大,可解释性成为一个重要议题:

阿里健康分享了"可解释性推荐算法应用",探讨了如何提供用户可理解的推荐理由。
腾讯介绍了"对话双塔——视频中的粗排相关性模型",通过对话形式提升了模型的可解释性。
小米电商则探讨了"算法秘籍:移花接木-新模型如何热启动快速超越线上旧模型",提供了模型迭代的可解释性思路。

这些工作都在尝试打开算法的"黑箱",提升算法决策的透明度和可信度。

总结与展望

通过对国内主流互联网公司算法实践的回顾,我们可以看到:

算法已经深度渗透到互联网产品的各个环节,成为提升用户体验和商业价值的关键。
多目标、多场景、多模态成为算法发展的主要趋势,反映了业务的日益复杂化。
深度学习、图神经网络、因果推断等新技术不断被引入,推动着算法能力的持续提升。
可解释性、公平性等议题开始受到重视,反映了算法对社会的深远影响。

展望未来,随着大模型技术的发展,算法在理解和生成能力上将迎来新的飞跃。同时,如何平衡效率与公平、准确性与可解释性,也将是行业面临的长期挑战。在这个充满机遇与挑战的时代,算法工程师们需要不断学习、创新,推动算法技术与业务的深度融合,创造更大的价值。

参考资料

本文综述了国内主流互联网公司在算法领域的最新实践,涵盖了推荐系统、搜索引擎、广告投放、因果推断等多个方面。通过这