喜提六篇 KDD 论文,来围观阿里妈妈 AI 技术路线图

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近日,国际顶会 KDD2021 录取结果陆续放榜。阿里妈妈技术团队共有6篇论文入选,涵盖深度学习、端到端机制优化、协同竞价博弈、投放策略推荐等多个 AI 方向。
 
这是几年间被 KDD 接收论文最多的一次,代表了国际顶会对于阿里妈妈技术团队探索 AI 前沿技术并应用于实践的认可,恭喜入选的小伙伴们。
 
ACM SIGKDD(国际知识发现与数据挖掘大会,简称 KDD),是机器学习领域的顶级国际学术会议。目前 KDD 已经发展成为 AI 领域最具活力、影响最大的国际学术组织之一,代表了学术界和工业界的研究方向,被中国计算机协会推荐为A类会议。
 
据 KDD2021 官方发布的信息,本届会议共吸引了1541篇论文投递,其中有238篇论文被接收,接收率为15.44%,低于 KDD2020 的16.9%的接收率。
 
KDD 对论文接收以严格著称,非常看重论文的“可重现性”。与其它 AI 顶会“允许 Rebuttal(辩驳)”的方式不同,KDD 自2019年开始使用双盲(作者和评委互为匿名)审稿制度,每年的接收率仅为15%左右,入围论文的水准和含金量很高。
 
阿里妈妈技术团队引领了 AI 在互联网广告领域的探索和大规模应用,并通过技术创新驱动业务高速成长,让商业营销更简单高效。今年我们也看到阿里妈妈在 AI 智能广告领域的活跃探索和扎实落地,先后推出【需求智投】【AI 创意】等广告新产品,帮助商家依靠 AI 技术和数据算法,做出科学的营销投资决策,同时帮助商家更好地提升广告投放效率和效果。
 
也预告一下,阿里妈妈技术同学怀人和广呆,将在8月15日 KDD2021 会议期间组织和主持两场重要的 workshop(线上线下同步):DLP-KDD 和 AdKDD,旨在深入、系统性地探讨深度学习在大规模工业级稀疏数据上的应用实践,以及高度个性化内容体验目标下的数字广告趋势。
 
另据不完全统计,在过去三年中,阿里妈妈技术团队发表在国际顶会的论文数量在50篇以上,很多工作已经成为业内学习的标杆。
 
比如,深度兴趣网络(Deep Interest Network,简称 DIN),由阿里妈妈技术团队在 KDD2018 首先提出,被业内人士普遍认为是该领域的开篇之作。DIN 是一种有效的用于 CTR(点击率)、个性化推荐的深度学习模型,其效果在阿里妈妈的业务中得到验证并已经开源,可适用于其他很多场景。
 
“深研 AI 前沿技术,是为了大规模应用于实际业务。”阿里妈妈 CTO 郑波表示,作为驱动 AI 技术取得真金白银的底座,阿里妈妈技术团队构建了业界领先的在/离线 AI Infrastructure,并突破常规,重新定义了“算法+算力+架构”的新计算范式。
 
“论文不是目的,重要的是分享。我们会尽可能多的开源,和大家共享 AI 技术带来的红利。”据郑波介绍,阿里妈妈技术团队以深度学习为中心,在阿里自研的业界领先 AIOS、MaxComputer 等基础上面,构建 XDL、MDL、EULER 三大 AI 平台(其中 XDL、EULER 已经开源)和八大智能方向: 
 
三大 AI 平台包括:XDL,海量数据超大规模建模平台,模型能够达到百亿级别特征、千亿级别参数,这些模型通过万亿级别的样本训练产生;MDL,多媒体创意智能生成和优选平台,每天产生8000万的图文创意、100万的短视频创意,为客户带来10亿次以上的曝光;EULER,图学习的引擎平台,具有一定的推理能力,能够深度挖掘人货场之间的关联。
 
八大智能方向包括:深度匹配(Intelligent Matching)、行为预测(Deep Response Prediction)、机制设计学习(Learning-based Mechanism Design)、智能出价(Smart Bidding)、智能创意(Smart Creative)、智能多触点归因(Multi-Touch Attribution)、联邦学习(Federated Learning)、图神经网络(Graph Neural Network)。
 
“把阿里妈妈比作一家 AI 公司,也不为过。”郑波表示,和客户共成长,通过 AI 技术助力商家长期可持续经营,是阿里妈妈技术团队一直追求的。

版权声明:放单平台 发表于 2021年6月10日 下午5:31。
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