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搜狗MLA研讨会分享精准广告

        第十三届中国机器学习及其应用研讨会在南京大学举行,为期3天的研讨会汇集了十余位海内外从事机器学习及相关领域研究顶尖专家学者,进行了专业的学术交流与分享。搜狗历来鼓励科技创新,此次研讨会搜狗更是作为白金赞助商,给予大力支持。8日,搜狗精准广告研发部总监贾荣飞作为嘉宾出席了此次研讨会,以“搜狗视角的计算广告学”为主题,做出极具前瞻性和实用性的机器学习应用技术分享,赢得了在场专家们的一致好评。
报告中,贾荣飞从互联网广告切入,分享了搜狗在机器学习应用方面积极探索及成绩。贾荣飞认为,每次广告的展示都会涉及到用户、客户以及媒体三个实体间利益的平衡,广告问题可以定义为保护用户体验和客户效果约束下的收益优化问题。在多年的研究实践中,搜狗研发了多种大规模机器学习技术,在广告大数据的处理方面达到业内一流水平。搜狗基于FTRL研发的秒级CTR预测模型,将原来大规模服务器集群几小时才能完成的任务,在1秒内用数台服务器完成,使得用户行为的实时理解,和新广告的实时响应成为可能。搜狗对用户行为“秒完成”,力争每一秒钟都用来捕捉用户的新变化并及时反馈, 努力服务于提升投放后的互动响应,精准触达用户,最终获得最具效果的转化。

           贾荣飞还对基于对大数据背景下的短文本理解技术进行阐释。在广告系统相关性中,最核心的问题就是查询和关键词的语义相关性计算。然而,受到计算文本过短、文字歧义较大、长尾问题过多、准确率和覆盖率要求过高等因素的制约,用户查询词和广告之间相关性计算问题对于从业的算法设计人员来说始终是一个巨大的挑战。对此,贾荣飞把大数据下短文本相关性计算分成短文本理解和相关性计算两个步骤,并具体介绍了在实践过程中常用的相关方法和算法细节。基于大数据分析的短文本的理解方法,主要分为三个大的类别:文本方法、短文本扩展方法、基于用户点击数据的方法,这三个类型的方法在覆盖率、准确率、维护难度等方面表现出各自不同的优缺点,所以在演讲中,还介绍了通过自动学习的方法把各种类型的不同相关性算法组合起来,扬长避短,从而有效的提升相关性算法的整体表现。


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