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阿里广告match技术最新突破:亿级商品全库最优检索技术


1. 背景

当前繁荣发展的互联网行业,不管是搜索、推荐还是广告业务,其本质都是实现了人和海量信息之间的高效连接,其核心是人和信息的匹配技术。其中,“人找信息”主要通过搜索技术来实现,而基于人和信息的关系实现“信息找人”,则主要依赖推荐及广告技术。从匹配这一核心技术出发,搜索、推荐和广告看似业务形态不同,其实技术组成却是非常相通的:搜索可以认为是一种带query相关性约束的匹配,而广告则是叠加了广告主营销意愿(价格)约束的匹配。所以,匹配技术的创新对推动搜索、推荐和广告业务、技术的整体发展具有基础性的作用。

就匹配技术而言,其核心问题是如何从大规模的候选集中精准地找到最优质的结果,如用户可能最感兴趣的一系列商品等。当前,大规模匹配、推荐技术的发展,由于受到算力及固有系统架构的局限,往往都是对不同技术方案的拼装或是对系统局部模块的技术升级,而没有从本质上接近匹配技术的终极目标,即如何在全库范围内,使用精准的模型进行打分、排序,进而找到最优的匹配结果。

阿里妈妈精准定向技术团队,面向这一本质问题进行了一些探索,以期能够对业界趋于固化的匹配技术进行新一轮突破,从而进一步推高匹配技术与相应业务的天花板。

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