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数据驱动智能:百度在计算广告学领域的技术突破

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百度计算广告学沙龙(第3期)于12月14日下午成功举办,百度联盟大数据学习技术负责人夏粉和百度商务搜索部资深研发工程师陈雨强关于计算广告学中的大数据学习、机器学习在搜索广告中的应用与挑战方面做了精彩演讲。

百度计算广告学沙龙(第3期)已于1214日下午在新世纪日航饭店成功举办,当天下午,会场挤满了对该领域感兴趣的听众,超过200多人,部分人站着听完了全程演讲。相比外面寒冷的天气,会场的气氛异常火爆。

计算广告学是一门正在兴起的分支学科,旨在实现在特定语境下,在特定用户和相应的广告之间找到“最佳匹配”,它涉及大规模搜索和文本分析、信息获取、统计模型、机器学习、分类、优化以及微观经济学。

目前国内越来越多的企业和开发者开始关注此领域,作为国内在计算广告领域技术领先的企业,百度也希望将自己的一些技术和经验分享出来,这也是百度举办本期沙龙的目的。

在此次沙龙上,百度联盟大数据学习技术负责人夏粉和百度商务搜索部资深研发工程师陈雨强作了精彩的演讲。

夏粉:计算广告学中的大数据学习

百度联盟大数据学习技术负责人夏粉以计算广告学中的广告点击率预估问题为例,介绍如何利用大数据学习技术,搭建一个符合当下复杂需求的预估系统。他指出,计算广告学的兴起,源于互联网公司大数据处理能力。作为大数据处理的主要工具,机器学习在计算广告学大数据中面临着计算广告数据量大、特征复杂度高、数据时效性快等问题。


夏粉认为,一个好的广告匹配系统,需要在解决上述挑战的同时,还要能够使用尽可能少的资源挖掘尽可能多的数据价值,提升广告匹配效率。这就需要通过大数据学习来搭建一个高效的点击率预估系统,并可通过数据和特征过滤法,容纳百亿数据特征;通过深度特征学习算法,使学习效率提升千倍;通过稀疏在线算法,使模型达到分钟级别的更新;通过模型训练算法,使速度提升十倍。

陈雨强:机器学习在搜索广告中的应用与挑战

百度商务搜索部资深研发工程师陈雨强介绍了广告点击率预估模型建设中的关键问题及解决之道。在他看来,与自然搜索结果的一大差异是,广告搜索更重视对用户个性化的商业需求进行理解与满足,因而对搜索词的细微变化更加敏感。比如,用户在搜索框中键入“鲜花快递”时,是否在这两个词间加空格,对广告点击率的影响很大,因为是否加空格对应着不同的两类人群。


针对这样的问题,陈雨强指出,如何从海量点击数据中自动挖掘出有用的模式,并组合这些模式以解释用户的点击行为,是建立搜索广告点击预估模型的关键。

陈雨强在会上分享了一些解决方案,如“非线性模型+一定数量特征”、“线性模型+海量特征”,并对多种方案进行了剖析。

参会者:机器学习前景广阔,学术需与产业相结合

在沙龙结束后,参会人员纷纷表达了他们对计算广告学发展趋势及沙龙的看法和感受。


来自北京吉威时代的资深工程师表示,目前百度的广告推荐已经相当精准了,在浏览集成了百度网盟的网站时,看到的广告基本上都是自己所需的信息。

对于机器学习算法,他表示,在数据维度达到万维级别之后,一般学院派的学习算法已经不太合适了,而将逻辑回归算法改进后,还是比较适合大数据量的。他认为,百度的相关技术对于其他类似企业还是有很大的借鉴意义。

在广告计算、机器学习领域,学术和产业的结合也非常重要。虽然目前机器学习技术比较热,但是用于机器学习的大数据和特征库的获取是有门槛的,来自中科院的在读研究生表示,目前他的专业属于数据分析、机器学习方面,对各类算法都比较熟悉,但是对于分布式计算,平时基本上没接触过,在实验项目中也基本没用过,更深入地学习还是要结合实际工作。

对于机器学习的发展前景,受访者都比较看好,并认为随着互联网数据规模的扩大以及深度学习技术的发展,未来人工智能将会更加强大。

对于百度组织的计算广告学沙龙,受访者表示,这种形式非常好,百度作为国内最大的互联网企业之一,能够分享一些内部的技术,难能可贵。此次沙龙是“纯干货”分享,到场的人员也基本上都是相关行业和相关专业的,并希望以后百度多举办类似的沙龙,多分享一些企业内部的最佳实践,共同推进计算广告学技术快速发展。

更多信息可参阅百度计算广告学专题:http://guanggaoxue.csdn.net/572

往期沙龙回顾:

  • 第一期:移动与大数据浪潮中的广告革命
  • 第二期:百度计算广告学——机器学习与机制设计

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