千亿特征流式学习在大规模推荐排序场景的应用
摘要:2017云栖大会机器学习平台PAI专场,阿里巴巴高级技术专家陈绪带来千亿特征流式学习在大规模推荐排序场景的应用的演讲。主要从电商个性化推荐开始谈起,进而描述了技术挑战和PAI解决方案,重点分享了鲲鹏框架和算法调优,最好作了简要总结。
以下是精彩内容整理:
电商个性化推荐
淘宝、天猫在无线、PC端各个场景的商品个性化推荐大家都很熟悉,这些展示都是由个性化推荐排序算法决定的。根据每个用户不同的兴趣,做到千人千面的个性化展示,比如手淘首页的猜你喜欢,它是阿里电商最大的推荐场景,还有人群导购、看了又看、买了又买等页面,背后都是由机器学习算法来规划商品个性化排序。
点击率预估算法
商品的个性化排序一般都转化成点击率预估问题,给定一个当前用户,并且给定用户相关上下文的一些特征,来预测对于一个特定的商品的点击概率有多大,我们希望用户点击率越高的商品
