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阿里巴巴B2B電商算法實戰 版權信息
- ISBN：9787111657842
- 條形碼：9787111657842 ; 978-7-111-65784-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
阿里巴巴B2B電商算法實戰 本書特色
適讀人群 ：1.電商領域從事開發的技術工程師2.對算法感興趣的技術工程師（1）阿里巴巴CBU技術部（1688.com）是阿里巴巴集團B2B電商、新零售、新制造的重要技術生力軍。 （2）阿里巴巴CBU技術部15年來通過技術為千萬中小企業賦能，在B2B領域的交易、支付、營銷、采購、分銷等環節沉淀了大量的技術經驗和成果。 （3）結合阿里巴巴B2B電商業務場景，深度解析算法對用戶、商品、商家的精準刻畫，圍繞搜索、推薦、營銷、直播、端智能等場景建模，還原商業視角的技術思考和落地。
阿里巴巴B2B電商算法實戰 內容簡介
內容簡介本書是阿里巴巴CBU技術部（1688.com）深耕B2B電商15年的經驗總結。阿里巴巴B2B在戰略形態上經歷了信息平臺、交易平臺和營銷平臺的升級迭代，本書聚焦營銷平臺商業形態背后的算法和技術能力，試圖從技術和商業互為驅動的視角闡述技術如何賦能業務，并結合阿里巴巴集團在基礎設域和算法創新上的沉淀，打造出智能B2B商業操作系統。具體內容方面，結合阿里巴巴B2B電商業務場景，深度解析算法對用戶、商品、商家的精準刻畫，圍繞搜索、推薦、營銷、直播、端智能等場景建模，還原商業視角的技術思考和落地方法。?章從技術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做到在消費端和供給端提高效率的。主要介紹電商四位一體的人、貨、場、商核心要素；第2章重點講解了算法落地依賴的工程系統，包括搜索引擎、推薦引擎和實時數據工程；第3章聚焦搜索算法，核心是基于Query理解的導航和搜索排序算法；第4章重點剖析推薦算法，從召回和排序兩個環節展開；第5章介紹任何商業平臺都離不開的營銷算法，以及紅包和優惠券等營銷工具的使用；第6章講解了當下在各電商平臺盛行的新興電商內容呈現形式背后的算法，包括直播推薦算法、短視頻推薦算法、榜單算法、首圖個性推薦算法、端智能等；第7章以知識圖譜開篇，重點講解了阿里巴巴B2B在電商結構化信息挖掘和場景應用等方面的經驗；第8章從流量效率*大化的角度闡述了全域中控技術框架和核心算法。
阿里巴巴B2B電商算法實戰 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 價格力22
1.2.2 趨勢力28
1.3 場—內容 36
1.3.1 智能文案37
1.3.2 文案標簽化46
1.3.3 模型工程優化49
1.3.4 展望規劃49
1.4 商—企劃 50
1.4.1 品類規劃定義51
1.4.2 波士頓矩陣53
1.4.3 CBU品類規劃53
1.4.4 技術架構59
1.4.5 展望規劃61
第2章 系統工程 63
2.1 搜索工程 63
2.1.1 統一入口SP服務64
2.1.2 策略平臺OpenSE72
2.1.3 意圖分析QP74
2.1.4 在線引擎HA377
2.1.5 離線系統Dump81
2.2 推薦工程 85
2.2.1 召回引擎BE85
2.2.2 算分服務RTP89
2.3 實時數據工程 95
2.3.1 概述 96
2.3.2 數據采集96
2.3.3 數據分層98
2.3.4 數據服務99
2.3.5 數據應用100
第3章 搜索算法 101
3.1 Query查詢詞理解 101
3.1.1 Query類目預測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 營銷優惠券 208
第6章 多模態內容場景與端智能 212
6.1 直播推薦算法 212
6.1.1 多目標學習213
6.1.2 用戶異構行為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 基于異構網絡圖的推薦方案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 榜單內商品排序232
6.3.4 榜單個性化文案233
6.4 多形態內容混排 235
6.5 App端智能 239
6.6 首圖個性化 244
6.6.1 全局*優視角聯合打散244
6.6.2 跨域召回（從淘寶到1688） 247
第7章 認知推理 250
7.1 電商知識圖譜 250
7.1.1 知識工程與專家系統250
7.1.2 語義網絡與知識圖譜252
7.1.3 知識圖譜構建254
7.1.4 知識表示265
7.2 知識圖譜主題會場 268
7.3 知識蒸餾 271
7.3.1 知識蒸餾的起源272
7.3.2 多種傳遞形式的知識蒸餾274
7.3.3 知識蒸餾應用于自然語言生成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 在線動態廣告分配 297
8.3 目標動態規劃 307
展開全部
阿里巴巴B2B電商算法實戰 作者簡介
阿里巴巴CBU技術部（1688.com) 全球率先超過1億用戶的B類電商平臺，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“五新戰略”下，作為阿里集團新制造和新零售的重要技術生力軍，CBU技術團隊15年來一直以技術之力賦能千萬中小企業，沉淀了一系列極具B類特色的交易、支付、營銷、采購、分銷技術產品，促進B類全鏈路商業效率優化。 在商業全球化的大形勢下，CBU技術以大數據為原力、以算法為引擎，在企業采購與服務、企業分銷通路建設、柔性供應鏈建設、數字營銷、心智導購等領域不斷進行橫向聯動、縱深探索，結合云計算、IOT智能技術、圖形算法、深度網絡、在線學習、運籌優化等尖端技術，助推中小企業向數字經濟轉型。 任衛軍，阿里巴巴研究員，2006年4月入職淘寶技術部，擁有10年ToC電商研發和管理經驗。2017年開始負責阿里CBU&C2M技術部，聚焦B類業務技術體系建設。 霍承富，霍承富，阿里巴巴資深算法專家，2012年畢業于中國科學技術大學，博士學位，畢業后加入阿里巴巴，從事搜索、推薦、廣告、營銷、用戶增長等相關的算法工作。 翁晨瑋，翁晨瑋，阿里巴巴算法專家，2012年畢業于浙江大學，碩士學位，畢業后在百度、騰訊等公司從事搜索推薦算法相關工作，于2017年加入阿里巴巴。 盧小康，阿里巴巴技術專家，2010年畢業于杭州電子科技大學，碩士學位，畢業后加入阿里巴巴，從事搜索引擎工程和算法工程相關工作。 董宇，阿里巴巴高級算法專家，畢業于北京航空航天大學，碩士學位，2014年入職阿里巴巴。 趙玉姣，阿里巴巴算法專家，2015年畢業于天津大學，碩士學位，畢業后加入阿里巴巴，從事搜索、用戶增長等相關的算法工作。 賀星星，阿里巴巴高級算法工程師，2010年畢業于大連理工大學，碩士學位，畢業后先后在中興通訊、三星電子、亞信數據分別從事3G/4G通信、智能終端、智能圖像算法相關工作，2018年加入阿里巴巴，從事搜索、用戶增長等相關的算法工作。 陳曦，阿里巴巴高級算法工程師，2014年畢業于浙江大學，碩士學位，2018年加入阿里巴巴，從事C2M產地供應鏈相關算法工作。 林瀚馳，阿里巴巴高級算法工程師，2016年畢業于北京大學，碩士學位，畢業后加入深信服，從事webshell查殺，網頁篡改檢測等安全相關算法工作，2018年加入阿里巴巴，從事搜索相關算法工作。 茹江濤，阿里巴巴高級算法工程師，2017年畢業于南京航空航天大學，碩士學位，畢業后加入騰訊，從事游戲安全相關的算法工作，2019年加入阿里巴巴，從事搜索相關的算法工作 張吉豪，阿里巴巴技術專家，從事網絡游戲研發近9年，作為服務端負責人研發了《勇者大冒險》《尋仙手游》兩款作品。2018年加入阿里巴巴，從事搜索、推薦、實時計算相關的數據及工程工作，提交發明專利3篇。 谷偉，阿里巴巴高級開發工程師，2016年畢業于東南大學，碩士學位，畢業后加入趨勢科技從事郵件服務器安全防護工作，2018年加入阿里巴巴從事搜索和推薦相關的算法工程工作，提交發明專利3篇。? 楊帥，阿里巴巴技術專家，2011年畢業于武漢工程大學，獲學士學位，畢業后入職網易網絡從事云網絡安全DDOS防御等相關工作，2019年加入阿里巴巴從事搜索和推薦算法工程相關工作，目前負責搜索引擎相關工作。 張波，阿里巴巴高級開發工程師，2013年畢業于哈爾濱工業大學，碩士學位。畢業后主要在前程無憂公司從事搜索引擎相關工作，2018年加入阿里巴巴從事搜索和推薦相關的算法工程工作。 張賀，阿里巴巴高級開發工程師，2016年畢業于深圳大學，碩士學位，畢業后加入騰訊從事主機反入侵方面的工作，2018年加入阿里巴巴從事搜索和推薦等相關的算法工程工作，提交發明專利3篇。 王修充，畢業于北京航空航天大學，碩士學位，先后在京東推薦算法團隊、阿里CBU技術部承擔推薦算法的工作，目前主要的工作方向為直播、短視頻電商內容推薦，研究興趣為多目標學習、圖網絡在推薦算法中的應用。 何珂，畢業于北京郵電大學，碩士學位，2018年入職阿里，任高級算法工程師。 婁琦，畢業于杭州電子科技大學，碩士學位，2018年入職阿里，任高級算法工程師。 呂澤，畢業于西安電子科技大學，碩士學位，2017年入職阿里，1688猜你喜歡算法負責人，曾在AAAI等學術會議和期刊上發表論文。 徐傳宇，畢業于廈門大學數學科學學院，理學碩士學位。2019年7月入職阿里巴巴，任推薦算法工程師。 葉夢賢，畢業于荷蘭伊拉斯姆斯大學，碩士學位，2019年入職阿里，任高級算法工程師。 顧海倩，畢業于北京郵電大學，碩士學位，2019年入職阿里，任推薦算法工程師。 韓喬，2017年畢業于新加坡國立大學，碩士學位，2019年入職阿里，任高級算法工程師。 林源遠，畢業于中南大學，碩士學位，2018年入職阿里，負責推薦算法相關的工作。 陳起進，畢業于浙江大學，碩士學位，2019年入職阿里，任職高級算法專家，研究方向包括NLP/NLG/知識圖譜，目前主要負責電商知識圖譜建設、內容理解、可解釋模型及智能助理。 王姿雯，畢業于北京郵電大學，碩士學位，2019年入職阿里巴巴，任算法工程師職位。 任偉龍，畢業于中國人民解放軍火箭軍工程大學，博士學位，2019年入職阿里巴巴，高級算法工程師職位，主要技術方向為運籌優化算法，在流量分配、智能定價等領域應用優化算法提升效率和營收，同時最小化運營成本。 張進，畢業于英國布里斯托大學，碩士學位，2017年入職阿里巴巴，算法專家職位。 張濤，畢業于北京郵電大學，碩士學位，18年入職阿里，高級算法工程師職位，研究方向包括NLP，NLG，GAN，ML等。在學術會議和SCI期刊中發表過多篇學術文章，目前主要從事B類知識圖譜建設和商品企劃鏈路升級。 寧振，畢業于南昌大學，碩士學位，2019年入職阿里，高級算法工程師職位，主要從事NLP相關技術如文本理解、知識圖譜的研究和應用。 孫劉誠，阿里巴巴高級算法工程師，2019年畢業于同濟大學，博士學位，畢業后加入阿里巴巴，從事用戶增長等相關的算法工作，同時是浙江大學-阿里巴巴聯合培養博士后，發表學術論文近十篇。 劉祥宇，畢業于中國科學技術大學，碩士學位，2015年入職阿里，現任技術專家職位，主要方向是研究電商導購領域的相關工程研發工作。
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