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當(dāng)前位置: 首頁(yè)出版圖書科學(xué)技術(shù)計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò)軟件與程序設(shè)計(jì)阿里巴巴B2B電商算法實(shí)戰(zhàn)

阿里巴巴B2B電商算法實(shí)戰(zhàn)

阿里巴巴B2B電商算法實(shí)戰(zhàn)

定 價(jià):¥99.00

作 者: 阿里集團(tuán),新零售技術(shù)事業(yè)部,CBU技術(shù)部 著
出版社: 機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787111657842 出版時(shí)間: 2020-07-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁(yè)數(shù): 328 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  本書是阿里巴巴CBU技術(shù)部(1688.com)深耕B2B電商15年的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)。阿里巴巴B2B在戰(zhàn)略形態(tài)上經(jīng)歷了信息平臺(tái)、交易平臺(tái)和營(yíng)銷平臺(tái)的升級(jí)迭代,本書聚焦?fàn)I銷平臺(tái)商業(yè)形態(tài)背后的算法和技術(shù)能力,試圖從技術(shù)和商業(yè)互為驅(qū)動(dòng)的視角闡述技術(shù)如何賦能業(yè)務(wù),并結(jié)合阿里巴巴集團(tuán)在基礎(chǔ)設(shè)域和算法創(chuàng)新上的沉淀,打造出智能B2B商業(yè)操作系統(tǒng)。 具體內(nèi)容方面,結(jié)合阿里巴巴B2B電商業(yè)務(wù)場(chǎng)景,深度解析算法對(duì)用戶、商品、商家的 精準(zhǔn)刻畫,圍繞搜索、推薦、營(yíng)銷、直播、端智能等場(chǎng)景建模,還原商業(yè)視角的技術(shù)思考和落地方法。 第1章從技術(shù)的角度介紹了阿里提出的“人、貨、廠、商”四位一體的電商核心要素,揭秘了阿里是如何同時(shí)做到在消費(fèi)端和供給端提高效率的。主要介紹電商四位一體的人、貨、場(chǎng)、商核心要素; 第2章重點(diǎn)講解了算法落地依賴的工程系統(tǒng),包括搜索引擎、推薦引擎和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)工程; 第3章聚焦搜索算法,核心是基于Query理解的導(dǎo)航和搜索排序算法; 第4章重點(diǎn)剖析推薦算法,從召回和排序兩個(gè)環(huán)節(jié)展開; 第5章介紹任何商業(yè)平臺(tái)都離不開的營(yíng)銷算法,以及紅包和優(yōu)惠券等營(yíng)銷工具的使用; 第6章講解了當(dāng)下在各電商平臺(tái)盛行的新興電商內(nèi)容呈現(xiàn)形式背后的算法,包括直播推薦算法、短視頻推薦算法、榜單算法、首圖個(gè)性推薦算法、端智能等; 第7章以知識(shí)圖譜開篇,重點(diǎn)講解了阿里巴巴B2B在電商結(jié)構(gòu)化信息挖掘和場(chǎng)景應(yīng)用等 方面的經(jīng)驗(yàn); 第8章從流量效率*大化的角度闡述了全域中控技術(shù)框架和核心算法。

作者簡(jiǎn)介

  阿里巴巴CBU技術(shù)部(1688.com) 全球率先超過1億用戶的B類電商平臺(tái),自2003年誕生之初,就承載了“讓天下沒有難做的生意”的重要使命。在阿里巴巴“五新戰(zhàn)略”下,作為阿里集團(tuán)新制造和新零售的重要技術(shù)生力軍,CBU技術(shù)團(tuán)隊(duì)15年來一直以技術(shù)之力賦能千萬(wàn)中小企業(yè),沉淀了一系列極具B類特色的交易、支付、營(yíng)銷、采購(gòu)、分銷技術(shù)產(chǎn)品,促進(jìn)B類全鏈路商業(yè)效率優(yōu)化。 在商業(yè)全球化的大形勢(shì)下,CBU技術(shù)以大數(shù)據(jù)為原力、以算法為引擎,在企業(yè)采購(gòu)與服務(wù)、企業(yè)分銷通路建設(shè)、柔性供應(yīng)鏈建設(shè)、數(shù)字營(yíng)銷、心智導(dǎo)購(gòu)等領(lǐng)域不斷進(jìn)行橫向聯(lián)動(dòng)、縱深探索,結(jié)合云計(jì)算、IOT智能技術(shù)、圖形算法、深度網(wǎng)絡(luò)、在線學(xué)習(xí)、運(yùn)籌優(yōu)化等尖端技術(shù),助推中小企業(yè)向數(shù)字經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型。 任衛(wèi)軍,阿里巴巴研究員,2006年4月入職淘寶技術(shù)部,擁有10年ToC電商研發(fā)和管理經(jīng)驗(yàn)。2017年開始負(fù)責(zé)阿里CBU&C2M技術(shù)部,聚焦B類業(yè)務(wù)技術(shù)體系建設(shè)。霍承富,霍承富,阿里巴巴資深算法專家,2012年畢業(yè)于中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué),博士學(xué)位,畢業(yè)后加入阿里巴巴,從事搜索、推薦、廣告、營(yíng)銷、用戶增長(zhǎng)等相關(guān)的算法工作。翁晨瑋,翁晨瑋,阿里巴巴算法專家,2012年畢業(yè)于浙江大學(xué),碩士學(xué)位,畢業(yè)后在百度、騰訊等公司從事搜索推薦算法相關(guān)工作,于2017年加入阿里巴巴。盧小康,阿里巴巴技術(shù)專家,2010年畢業(yè)于杭州電子科技大學(xué),碩士學(xué)位,畢業(yè)后加入阿里巴巴,從事搜索引擎工程和算法工程相關(guān)工作。董宇,阿里巴巴高級(jí)算法專家,畢業(yè)于北京航空航天大學(xué),碩士學(xué)位,2014年入職阿里巴巴。趙玉姣,阿里巴巴算法專家,2015年畢業(yè)于天津大學(xué),碩士學(xué)位,畢業(yè)后加入阿里巴巴,從事搜索、用戶增長(zhǎng)等相關(guān)的算法工作。賀星星,阿里巴巴高級(jí)算法工程師,2010年畢業(yè)于大連理工大學(xué),碩士學(xué)位,畢業(yè)后先后在中興通訊、三星電子、亞信數(shù)據(jù)分別從事3G/4G通信、智能終端、智能圖像算法相關(guān)工作,2018年加入阿里巴巴,從事搜索、用戶增長(zhǎng)等相關(guān)的算法工作。陳曦,阿里巴巴高級(jí)算法工程師,2014年畢業(yè)于浙江大學(xué),碩士學(xué)位,2018年加入阿里巴巴,從事C2M產(chǎn)地供應(yīng)鏈相關(guān)算法工作。林瀚馳,阿里巴巴高級(jí)算法工程師,2016年畢業(yè)于北京大學(xué),碩士學(xué)位,畢業(yè)后加入深信服,從事webshell查殺,網(wǎng)頁(yè)篡改檢測(cè)等安全相關(guān)算法工作,2018年加入阿里巴巴,從事搜索相關(guān)算法工作。茹江濤,阿里巴巴高級(jí)算法工程師,2017年畢業(yè)于南京航空航天大學(xué),碩士學(xué)位,畢業(yè)后加入騰訊,從事游戲安全相關(guān)的算法工作,2019年加入阿里巴巴,從事搜索相關(guān)的算法工作張吉豪,阿里巴巴技術(shù)專家,從事網(wǎng)絡(luò)游戲研發(fā)近9年,作為服務(wù)端負(fù)責(zé)人研發(fā)了《勇者大冒險(xiǎn)》《尋仙手游》兩款作品。2018年加入阿里巴巴,從事搜索、推薦、實(shí)時(shí)計(jì)算相關(guān)的數(shù)據(jù)及工程工作,提交發(fā)明專利3篇。谷偉,阿里巴巴高級(jí)開發(fā)工程師,2016年畢業(yè)于東南大學(xué),碩士學(xué)位,畢業(yè)后加入趨勢(shì)科技從事郵件服務(wù)器安全防護(hù)工作,2018年加入阿里巴巴從事搜索和推薦相關(guān)的算法工程工作,提交發(fā)明專利3篇。\u2028楊帥,阿里巴巴技術(shù)專家,2011年畢業(yè)于武漢工程大學(xué),獲學(xué)士學(xué)位,畢業(yè)后入職網(wǎng)易網(wǎng)絡(luò)從事云網(wǎng)絡(luò)安全DDOS防御等相關(guān)工作,2019年加入阿里巴巴從事搜索和推薦算法工程相關(guān)工作,目前負(fù)責(zé)搜索引擎相關(guān)工作。張波,阿里巴巴高級(jí)開發(fā)工程師,2013年畢業(yè)于哈爾濱工業(yè)大學(xué),碩士學(xué)位。畢業(yè)后主要在前程無(wú)憂公司從事搜索引擎相關(guān)工作,2018年加入阿里巴巴從事搜索和推薦相關(guān)的算法工程工作。張賀,阿里巴巴高級(jí)開發(fā)工程師,2016年畢業(yè)于深圳大學(xué),碩士學(xué)位,畢業(yè)后加入騰訊從事主機(jī)反入侵方面的工作,2018年加入阿里巴巴從事搜索和推薦等相關(guān)的算法工程工作,提交發(fā)明專利3篇。王修充,畢業(yè)于北京航空航天大學(xué),碩士學(xué)位,先后在京東推薦算法團(tuán)隊(duì)、阿里CBU技術(shù)部承擔(dān)推薦算法的工作,目前主要的工作方向?yàn)橹辈?、短視頻電商內(nèi)容推薦,研究興趣為多目標(biāo)學(xué)習(xí)、圖網(wǎng)絡(luò)在推薦算法中的應(yīng)用。何珂,畢業(yè)于北京郵電大學(xué),碩士學(xué)位,2018年入職阿里,任高級(jí)算法工程師。婁琦,畢業(yè)于杭州電子科技大學(xué),碩士學(xué)位,2018年入職阿里,任高級(jí)算法工程師。呂澤,畢業(yè)于西安電子科技大學(xué),碩士學(xué)位,2017年入職阿里,1688猜你喜歡算法負(fù)責(zé)人,曾在AAAI等學(xué)術(shù)會(huì)議和期刊上發(fā)表論文。\u2028徐傳宇,畢業(yè)于廈門大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院,理學(xué)碩士學(xué)位。2019年7月入職阿里巴巴,任推薦算法工程師。葉夢(mèng)賢,畢業(yè)于荷蘭伊拉斯姆斯大學(xué),碩士學(xué)位,2019年入職阿里,任高級(jí)算法工程師。顧海倩,畢業(yè)于北京郵電大學(xué),碩士學(xué)位,2019年入職阿里,任推薦算法工程師。韓喬,2017年畢業(yè)于新加坡國(guó)立大學(xué),碩士學(xué)位,2019年入職阿里,任高級(jí)算法工程師。林源遠(yuǎn),畢業(yè)于中南大學(xué),碩士學(xué)位,2018年入職阿里,負(fù)責(zé)推薦算法相關(guān)的工作。陳起進(jìn),畢業(yè)于浙江大學(xué),碩士學(xué)位,2019年入職阿里,任職高級(jí)算法專家,研究方向包括NLP/NLG/知識(shí)圖譜,目前主要負(fù)責(zé)電商知識(shí)圖譜建設(shè)、內(nèi)容理解、可解釋模型及智能助理。王姿雯,畢業(yè)于北京郵電大學(xué),碩士學(xué)位,2019年入職阿里巴巴,任算法工程師職位。任偉龍,畢業(yè)于中國(guó)人民解放軍火箭軍工程大學(xué),博士學(xué)位,2019年入職阿里巴巴,高級(jí)算法工程師職位,主要技術(shù)方向?yàn)檫\(yùn)籌優(yōu)化算法,在流量分配、智能定價(jià)等領(lǐng)域應(yīng)用優(yōu)化算法提升效率和營(yíng)收,同時(shí)最小化運(yùn)營(yíng)成本。張進(jìn),畢業(yè)于英國(guó)布里斯托大學(xué),碩士學(xué)位,2017年入職阿里巴巴,算法專家職位。張濤,畢業(yè)于北京郵電大學(xué),碩士學(xué)位,18年入職阿里,高級(jí)算法工程師職位,研究方向包括NLP,NLG,GAN,ML等。在學(xué)術(shù)會(huì)議和SCI期刊中發(fā)表過多篇學(xué)術(shù)文章,目前主要從事B類知識(shí)圖譜建設(shè)和商品企劃鏈路升級(jí)。寧振,畢業(yè)于南昌大學(xué),碩士學(xué)位,2019年入職阿里,高級(jí)算法工程師職位,主要從事NLP相關(guān)技術(shù)如文本理解、知識(shí)圖譜的研究和應(yīng)用。孫劉誠(chéng),阿里巴巴高級(jí)算法工程師,2019年畢業(yè)于同濟(jì)大學(xué),博士學(xué)位,畢業(yè)后加入阿里巴巴,從事用戶增長(zhǎng)等相關(guān)的算法工作,同時(shí)是浙江大學(xué)-阿里巴巴聯(lián)合培養(yǎng)博士后,發(fā)表學(xué)術(shù)論文近十篇。劉祥宇,畢業(yè)于中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué),碩士學(xué)位,2015年入職阿里,現(xiàn)任技術(shù)專家職位,主要方向是研究電商導(dǎo)購(gòu)領(lǐng)域的相關(guān)工程研發(fā)工作。

圖書目錄

作者介紹
前 言
第1章 電商四位一體 1
1.1 人—買家 1
1.1.1 開源引流2
1.1.2 客群畫像17
1.2 貨—貨源 22
1.2.1 價(jià)格力22
1.2.2 趨勢(shì)力28
1.3 場(chǎng)—內(nèi)容 36
1.3.1 智能文案37
1.3.2 文案標(biāo)簽化46
1.3.3 模型工程優(yōu)化49
1.3.4 展望規(guī)劃49
1.4 商—企劃 50
1.4.1 品類規(guī)劃定義51
1.4.2 波士頓矩陣53
1.4.3 CBU品類規(guī)劃53
1.4.4 技術(shù)架構(gòu)59
1.4.5 展望規(guī)劃61
第2章 系統(tǒng)工程 63
2.1 搜索工程 63
2.1.1 統(tǒng)一入口SP服務(wù)64
2.1.2 策略平臺(tái)OpenSE72
2.1.3 意圖分析QP74
2.1.4 在線引擎HA377
2.1.5 離線系統(tǒng)Dump81
2.2 推薦工程 85
2.2.1 召回引擎BE85
2.2.2 算分服務(wù)RTP89
2.3 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)工程 95
2.3.1 概述 96
2.3.2 數(shù)據(jù)采集96
2.3.3 數(shù)據(jù)分層98
2.3.4 數(shù)據(jù)服務(wù)99
2.3.5 數(shù)據(jù)應(yīng)用100
第3章 搜索算法 101
3.1 Query查詢?cè)~理解 101
3.1.1 Query類目預(yù)測(cè)102
3.1.2 Query改寫106
3.1.3 Query推薦111
3.2 搜索排序 122
3.2.1 召回124
3.2.2 粗排135
3.2.3 精排142
3.2.4 搜索底部推薦161
第4章 推薦算法 163
4.1 召回 164
4.1.1 協(xié)同過濾165
4.1.2 Embedding I2I168
4.1.3 DeepMatch170
4.2 排序 176
4.2.1 Wide&Deep模型176
4.2.2 DIN180
4.2.3 DIEN183
4.2.4 DMR186
4.2.5 ESMM190
第5章 營(yíng)銷算法 197
5.1 紅包 197
5.1.1 用戶敏感度建模198
5.1.2 離線紅包分配200
5.1.3 在線紅包分配202
5.2 營(yíng)銷優(yōu)惠券 208
第6章 多模態(tài)內(nèi)容場(chǎng)景與端智能 212
6.1 直播推薦算法 212
6.1.1 多目標(biāo)學(xué)習(xí)213
6.1.2 用戶異構(gòu)行為214
6.1.3 直播排序模型214
6.2 短視頻推薦算法 219
6.2.1 短視頻推薦概述219
6.2.2 基于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)圖的推薦方案220
6.3 榜單算法 229
6.3.1 榜單生成229
6.3.2 榜單召回推薦232
6.3.3 榜單內(nèi)商品排序232
6.3.4 榜單個(gè)性化文案233
6.4 多形態(tài)內(nèi)容混排 235
6.5 App端智能 239
6.6 首圖個(gè)性化 244
6.6.1 全局最優(yōu)視角聯(lián)合打散244
6.6.2 跨域召回(從淘寶到1688) 247
第7章 認(rèn)知推理 250
7.1 電商知識(shí)圖譜 250
7.1.1 知識(shí)工程與專家系統(tǒng)250
7.1.2 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)與知識(shí)圖譜252
7.1.3 知識(shí)圖譜構(gòu)建254
7.1.4 知識(shí)表示265
7.2 知識(shí)圖譜主題會(huì)場(chǎng) 268
7.3 知識(shí)蒸餾 271
7.3.1 知識(shí)蒸餾的起源272
7.3.2 多種傳遞形式的知識(shí)蒸餾274
7.3.3 知識(shí)蒸餾應(yīng)用于自然語(yǔ)言生成277
7.3.4 BERT模型蒸餾280
7.4 組貨推薦 281
7.4.1 同款匹配281
7.4.2 組貨搭配284
7.4.3 服飾搭配286
第8章 全域中控 290
8.1 流量中控 290
8.2 在線動(dòng)態(tài)廣告分配 297
8.3 目標(biāo)動(dòng)態(tài)規(guī)劃 307

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