AI技术在双11搜索与决策中的应用探索

"AI在双11中的个性化搜索和决策实践.pdf" 阿里巴巴在2017年双11期间，利用人工智能技术对搜索功能进行了深度优化，以提高成交转化率。搜索是一个复杂的过程，涉及到用户的查询、商品信息如标题、价格、销量、图片等多个维度的数据。此外，用户的行为如点击、购买、评价等也是搜索个性化的重要依据。 个性化搜索是AI应用的核心之一。通过用户全链路闭环数据（浏览、点击、成交、评价、物流），商家、商品、属性库的闭环数据，以及平台对公平性、消费升级和商业升级的需求，构建了一个消费者、平台和卖家的三方市场。AI算法在其中起到关键作用，它包括用户理解、个性化匹配、排序策略以及购物链路优化。例如，用户理解通过对用户行为的分析，形成用户标签，以更准确地理解用户需求；个性化匹配则根据用户的个性化信息，返回更符合其喜好的搜索结果。 智能决策在搜索中的探索，不仅关注如何优化搜索结果，还关注如何在复杂的商业环境中做出最佳选择。这涉及到多模信息融合、多任务表征学习、多目标学习以及长短期收益的平衡。系统计算能力和AI算法结合搜索场景，通过深度学习平台、深度模型在线预估系统进行实现。在技术挑战方面，如超大规模深度学习平台、在线深度学习、稀疏深度模型以及异构计算等问题，都需要不断的技术创新和突破。 在系统架构上，搜索平台包括了从关键字索引、个性化索引到排序策略、个性化引擎等一系列环节。在线学习和强化学习技术被广泛应用，如FTRL、MF、Bilinear、DNN-LTR、W&D、DeepFM等模型用于粗排和精排，而QDN、DPG、MA、A3C等强化学习模型则用于优化决策过程。此外，实时计算平台和机器学习平台如PAI和PORSCHE提供了强大的技术支持，确保模型可以快速迭代和更新，以适应不断变化的用户需求和市场环境。 AI在双11中的应用，极大地提升了搜索的个性化水平和决策效率，同时也带来了诸如性能优化、用户体验提升等多方面的改善。面对未来挑战，如探索未知领域的多任务联合优化、超参数学习以及更复杂的决策问题，AI将持续推动搜索技术的创新和发展。