阿里巴巴数字经济下算法深度解析：推荐、搜索与个性化排序

《数字经济下的算法力量 - 阿里巴巴-201902.pdf》是一份关于数字经济背景下阿里巴巴在算法领域的深度研究和实践经验的报告。该文档由阿里巴巴集团发布，涵盖了多个关键主题，旨在揭示其在推荐系统、搜索排序、深度学习模型、知识图谱以及个性化推荐等领域的创新成果。 1. 推荐与搜索算法揭秘： 报告中提到的蚂蚁金服的“百亿特征实时推荐算法”是核心部分，阐述了如何通过弹性改造技术优化模型性能，实现实时特征的动态增删，并关注模型压缩和稳定性，确保工程实现的效率和效果。 2. 全局排序方法创新： 阿里巴巴提出了商品间相互影响的全局排序法，打破了传统的搜索排序模型，通过实验展示了这一方法对搜索结果的影响和提升。 3. 异构内容流的动态排序： SIGIR阿里论文介绍了一种端到端模型，针对异构内容流进行动态排序，旨在提供更精准的信息呈现，提升用户体验。 4. 深度学习模型应用： 详细探讨了深度学习模型在电商领域，如“猜你喜欢”场景中的应用，涉及训练数据、模型结构和实验结果，以及调参经验。 5. 知识图谱与用户需求感应： 提供了一个为电商设计的知识图谱，如何通过构建体系和技术框架来理解和响应用户需求，以及未来的规划。 6. 品牌个性化排序： 基于改进注意力循环控制门的算法，用于品牌个性化排序，包括离线和在线实验结果，展示了个性化推荐的精度提升。 7. 点击率预估与火箭发射： 介绍了一种点击率预估模型，作为电商界的重要工具，通过创新方法和实验验证其预测能力。 8. 品牌潜客挖掘： 人群优选算法模型关注如何挖掘品牌潜在客户，涉及项目目标、技术方案以及面临的挑战和解决方案。 这份报告不仅展示了阿里巴巴在算法领域的技术实力，还提供了丰富的案例分析和实践经验，对于理解数字经济下算法的力量及其在电商行业的实际应用具有很高的参考价值。