2020年终大会-广告算法：10-2.pdf

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1、短视频场景下信息流广告的挑战和技术 Dr. 舒承椿场景和架构智能定向创意优化模型预估用户/客户体验广告冷启动思考：广告优化问题分享大纲广告场景和系统架构短视频广告场景国民级曝光全屏沉浸式体验品牌营销首选简单：广告即内容智能：个性化、精准、高效互动性强：网红和粉丝可见性强：播放过程中展示开屏广告信息流广告播放页广告广告系统架构的挑战高并发、高吞吐量、低延迟支持每天亿级用户访问支持每天百亿级广告请求支持每次千万级广告创意优选最大300秒响应延迟可扩展性、可伸缩性增加新的广告场景增加新的预测目标增加新的用户流量定向与召回粗排精排异

2、步并行缓存流水线多阶段性能优化架构分层 + 技术中台 + 容器化 + 云技术流量接入 App the trouble is, I dont know which half. - John Wanamaker (1838-1922) Approximate Nearest Neighbors？ Embedding learning 技术挑战一方数据无时间戳训练集合与预测集合非i.i.d age gender location interest Ad session context reco session Flattenr &concat dropout dropout Full

3、connect Userembedding profile context Fullconnect adembedding sigmoid Flattenr &concat industry profile statics Advertiser&System Lossfunction 模长正则智能匹配框架创意优化创意优化: 生成 + 优选 + 理解技术框架创意优化-广告封面和标题匹配 CVPR2020,IMRAM:IterativeMatchingwithRecurrentAttentionMemoryforCross-ModalImage-TextRetrieval 模型预估转化延迟高 Label回传在小时到天级别不同行为delay时间差异大稀疏性高部分行为10-5量级转化行为多支持百种转化目标模型维护成本大 p(Y) =p(conv)* p(conv_at_t)

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