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计算广告的训练和平滑思想
录制于:

| 作者 崔骁凯 关注 0 他的粉丝 发布于 2017年4月5日 | ArchSummit北京2018 共同探讨机器学习、信息安全、微服务治理的关键点
45:53

概要
计算广告是目前移动互联网的主流盈利模式之一,vivo 作为国内领先的手机终端厂商之一,在移动互联网的计算广告之路上也积累了不少的经验和教训。在这一领域,新广告的训练以及成熟广告的平滑方法业界没有统一的标准,而多种主流的方法或多或少都存在一些弊端,比如:需要单独开辟训练位,或者实时产生的训练反馈不能以合适的权重影响质量度打分,又或者在训练过程中不能区别对待不同的广告,使综合收益最大化。关于这一领域网络上公开的资料较少,且大部分资料涉及到专业的数学知识,晦涩难懂,一般工程师很难在短期内转化并应用到实际业务场景。 本次分享将通过 vivo 在计算广告上的实践之路,深入浅出的为大家介绍 vivo 是如何解决以上难题的,以及思路是什么样的。除了现成的方法,也希望借助解决问题的思路分享,使得在不同的业务环境中的听众都能得到一些收获。

个人简介

崔骁凯,08 年毕业于华中科技大学,14 年加入 vivo 互联网事业部从零开始组建数据分析和挖掘团队,目前已经带领团队完成了推荐系统、搜索拓词、自动化运营、精准 PUSH、用户画像、计算广告、文本挖掘等多项数据挖掘项目,并主导设计了三项算法专利。未来的主要关注点在计算广告以及中文语义分析方面。

QCon是由InfoQ主办的全球顶级技术盛会,每年在伦敦、北京、东京、纽约、圣保罗、杭州、旧金山召开。自2007年3月份首次举办以来,已经有包括传统制造、金融、电信、互联网、航空航天等领域的近万名架构师、项目经理、团队领导者和高级开发人员参加过QCon大会。

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