移动搜索个性化

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1、移动电商搜索个性化技术仁基/徐盈辉资深算法专家淘宝搜索事业部2021/9/181移动视角交互&浏览模式输入/输出文字，图像，语音突破物理屏幕物理屏虚拟屏交互-正负反馈碎片化&多屏&多终端效率化连续化内容的再组织生态化流量匹配机制商业模式私有化&移动化&社交化个性化时间和地点社交元素(socialismobile)评估体系用户的构成比例【老中青幼】需求的丰富性度量【商品/服务/应用】购物链路的效率指标点击/2跳/成交停留时长留存率生态指标2021/9/182移动搜索产品形态2021/9/183个性化搜索–挑战大

2、数据，稀疏，长尾，噪音淘宝上海量的商品，针对个体而言，发生行为的商品有限，稀疏度在百万分之一，甚至更低用户行为模式的挖掘和利用网购行为的复杂性如何准确的描述用户的兴趣和特色，包括长短期兴趣等？Peoplechangeovertime冷启动新用户新商品多样性与精确性的两难困境Interestingnessv.relevanceNeedSerendipity用户界面与用户体验个性化体验的可解释性系统的挑战性评估的挑战性2021/9/184个性化搜索误区千人千面并非意味着去追求单纯个体的个性化体验个性化搜索是立足于提

3、升整体用户的个性化体验Personalization!=customization勿忘行为建模的基本假设hypothesis：接受商品接受他得所有属性过度个性化搜索场景的个性化：“topersonalizeornottopersonalize“Explore&Exploitation主观性vs.客观性“datadriven”购物行为所表现的个性化特点！=用户的物理个性化特征2021/9/185个性化技术的魅力2021/9/186个性化技术机器学习计算经济学系统架构大数据分析目录目录1234个性化体系架构Que

4、ry/user意图识别个性化数据个性化模型6E&E5实时个性化2021/9/187鸟瞰个性化体系用户query商品个性化数据+模型用户关系数据商品关系数据用户-商品关系数据海选层精排层（长期个性化+实时个性化）Re-rank层Query/user意图识别GraphSearch引擎个性化搜索结果展示2021/9/188个性化体系offline长期个性化模型建模实时个性化模型建模基于session的用户点击行为序列建立的实时userprofile建模实时人群-商品转化率预估建模分布式数据处理&并行机器学习（ODPS

5、）Pv日志成交日志点击日志SyncProcessor基于hbase的HqueueAucProcessorUserProcessorHbase(历史表)iStreamonyarnredis实时<人群-商品>反馈特征抽取、计算，ID化用户实时profile预测器Nearline实时增量数据TT推送的实时日志RealtimeLearner在线学习模块User-profile实时模型（性别，购买力，品牌，店铺，风格。。）UPS商品引擎实时特征更新长期个性化模型海选层Re-rank层精排层长期个性化实时个性化online

6、XWYQuery意图预测用户引擎实时模型Nearline环节实时更新的模型更新商品端用户行为累积特征模型更新实现用户profile的实时更新输出模型给online输出模型给nearline通过nearline实现Online计算模块特征表现X的变化2021/9/189个性化体系Offline离线模型训练数据收集，过滤,聚合，特征ID化利用batch-learning产出nearline环节，online环节所需要的模型Near-line构建于流式计算体系的实时日志解析，行为特征抽取，聚合实时用户profil

7、e预测，实时人群-商品累积行为特征计算，离散化处理更新在线排序计算依赖的实时字段，UPS中实时userprofile字段，引擎中的商品正排字段构建基于mini-batch的在线学习模型，增强系统的适应新数据的能力和explore能力实时反作弊Online各个排序维度模型的在线预测多个排序因素的在线融合EE策略2021/9/1810移动元素@个性化体系查询意图时间，地点，逛/搜PullorPush用户肖像移动端特色数据跨屏行为建模，实时肖像特征P(满意

8、query,用户,商品)实时个性化E&EPULLPUSH20

9、21/9/1811目录目录1234个性化体系架构Query/user意图识别个性化数据个性化模型6E&E5实时个性化2021/9/1812Query/User意图识别User-context地点+时间2021/9/1813Query/User意图识别训练数据转化型query浏览型queryQuery的个性化需求Query进行个性化标注地域性别购买力年龄段。。。显式：query包含个性化