RTA(RealtimeAPI)是一種結(jié)合直投&標(biāo)準(zhǔn)程序化方式探索的基戶返回決策信息，平臺結(jié)合進(jìn)行優(yōu)選，最終提升投放效果。RTA的執(zhí)行流程如下：RTA解決了與主實(shí)時(shí)決策的問題，但雙方的數(shù)據(jù)和特征卻是孤立的，例如，擁有用戶的、瀏覽等特征，而主擁有用戶的收藏、、等特征。打破數(shù)據(jù)孤島，建立共同模型將極大增加這一形態(tài)的消耗。據(jù)優(yōu)化效果，學(xué)習(xí)給這個(gè)問題帶來了一種解決方案，在保證虛擬的共有模型，提高變現(xiàn)效率。設(shè)計(jì)出安全、有效的學(xué)習(xí)方案，并在程序化投放場景落地，提升RTA收入； ，于CCFA類或數(shù)據(jù)：化后的、點(diǎn)擊、轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)；程序化業(yè)務(wù)介紹融合合約是基于主現(xiàn)實(shí)需求而投放形式，越來越多廣針對問題，提出具有創(chuàng)新性的優(yōu)化思路并沉淀為，于CCFA類或B類會議；合約的收入。數(shù)據(jù)：化后的、點(diǎn)擊、轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)，以及化的訂本命題是基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的轉(zhuǎn)化率預(yù)估動算法。在廣出具有更強(qiáng)泛化和能力同時(shí)能夠快速迭代和反應(yīng)、平衡探索-利能夠從的歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，有更強(qiáng)的泛化和能力，同時(shí)又能利用議題，提高在動階段的轉(zhuǎn)化率預(yù)估準(zhǔn)確率，提高學(xué)習(xí)成功率，降低學(xué)習(xí)成本，優(yōu)化主體驗(yàn)。具體技術(shù)目標(biāo)如下：效果的同時(shí)，提高轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)稀疏的的轉(zhuǎn)化率預(yù)估準(zhǔn)確度，AUC在行業(yè)的商品里，主要基于商品去建設(shè)“投前-投中-品自身屬性、歷史投放情況等綜合因素去選擇適合的商品，也就是預(yù)測選品。這個(gè)環(huán)節(jié)非常關(guān)鍵，是主的ROI和預(yù)意圖理解：在鏈條中，消費(fèi)者先點(diǎn)擊，然后下單，接著主發(fā)貨，最后用戶簽收。在這個(gè)過程中，不同的消費(fèi)者薦不同價(jià)格的商品，根據(jù)不同簽收率調(diào)節(jié)出價(jià)，更好的幫助主獲得的收入。根據(jù)化后的用戶特征，商品屬性，歷史投放情況等，建整體的簽收率，提升主體驗(yàn)。根據(jù)消費(fèi)人群的一方和行為信息，化后的點(diǎn)擊下單的下單金額，基于此進(jìn)一步優(yōu)化ROI出價(jià)的效果。在上面三個(gè)課題的基礎(chǔ)上，把相關(guān)研究點(diǎn)整理總結(jié)2-3篇A類學(xué)術(shù)。是平臺拉新。后的單個(gè)ID，計(jì)算出其喜好的商品集合，最后通過以商品為主維度，投票的方式，出最佳商品，該方案與推薦問題的處理是類似的，判斷人群粒度的最優(yōu)商品。最終表現(xiàn)出來的都是基于人群的結(jié)果，工具：AnacodnaPython,Tensorflow、DockerGPU網(wǎng)力下（如，，學(xué)歷，地域，行為等），依賴主大量人工先驗(yàn)知識設(shè)定定向規(guī)則圈選人群（如=30~60and=女a(chǎn)nd=女裝、箱包not已過的客戶），試錯(cuò)成本高，手動調(diào)優(yōu)，投放效率低，客戶體驗(yàn)差。如果可以結(jié)合用戶行為數(shù)據(jù)和度特征做端到端的多目標(biāo)建化，前者是App，后者如App），通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動用多支路融合策略衡量各支路效果。取得SOTA效果；騰訊業(yè)務(wù)上驗(yàn)證方法有效性，通過A/BTest實(shí)驗(yàn)完成全量上線，帶動大盤消耗提升0.5%以上；機(jī)器學(xué)習(xí)、推薦系統(tǒng)等相關(guān)領(lǐng)域CCFA類學(xué)術(shù)會議或期論文1-2篇。戶、用戶數(shù)據(jù)，均為化后的ID）用戶一般是基于的，采用自然語言處理（NLP）技術(shù)，詞、詞性、實(shí)體、等）和潛在語義（如，Embedding，類的用戶存在著一些問題。解可能呈現(xiàn)一個(gè)碎片式的結(jié)果，很難完整的目標(biāo)人群。Item之間的歷史交互信息，使得動變成一個(gè)非常突出的問題，背景知識來理解用戶，進(jìn)而理解背后的人群。機(jī)器想要理解（KnowledgeGraph）。在此基礎(chǔ)上，可以將用戶User、上下文Context、查詢Query和Ad（商品/服務(wù)）等待處理對象投影到分類層：人工定義的層次化類目體系，樹結(jié)構(gòu)，節(jié)點(diǎn)規(guī)模成subclassOf產(chǎn)品”和“及配件”；?概念層：自動構(gòu)建的概念網(wǎng)，節(jié)點(diǎn)規(guī)模十萬級，概念之間存在subclassOf上下位關(guān)系，比如“通訊工具”和“”，概念和在relatedOf關(guān)系（部分需要人工指定，大部分依賴自動發(fā)現(xiàn)），實(shí)體和屬性之間存在attributeOf關(guān)系（大部分需要人工指定，部分依賴自動發(fā)現(xiàn)），實(shí)體和類目之間存在isA關(guān)系，表示實(shí)體所屬?層：和某些實(shí)體相關(guān)的強(qiáng)時(shí)效性話題，規(guī)模在百萬~在relatedOf關(guān)系。圖：AMSSchema實(shí)體識別F93%以上，屬性抽取F90%以上，關(guān)系抽取F值88%以上，實(shí)體92%以上，實(shí)體對齊93%以上；提升用戶的完整度、準(zhǔn)確性以及可解釋性，在騰訊實(shí)際系統(tǒng)提升效果推薦的精準(zhǔn)性,通過A/BTest上線驗(yàn)證業(yè)務(wù)效果 工具：AnacodnaPython,Tensorflow、DockerGPU網(wǎng) “八卦”模板為例。需要一個(gè)利益點(diǎn)挖掘和模塊，一個(gè)商品模板挖掘能力：基于企鵝號、等內(nèi)容平臺的海量文章，data-to-text信息有，例如的屬性或者商品本身不具備的重要屬性。 模板挖掘能力：能夠從基于企鵝號、等內(nèi)容平臺或外采脫力的、可大量復(fù)用的長文寫作模板。挖掘出200個(gè)以上模板； 主要內(nèi)容的文段?？捎寐?5%以上；介紹，內(nèi)容可讀、有、不帶有錯(cuò)誤的額外信息，且同一個(gè)