7月30日，2018騰訊廣告算法大賽決賽結(jié)果出爐：來自吉林大學(xué)、哈工大和北郵同學(xué)組建的“葛文強”隊奪得大賽冠軍，贏得30萬元獎金！這次大賽賽題是Lookalike技術(shù)，目的是幫助廣告主觸達最大化相似人群量級，從而高效促進營銷目標(biāo)轉(zhuǎn)化。主辦方介紹，本屆參賽選手73%是學(xué)生團隊，C9院校參賽人數(shù)都超過了一百，競爭非常激烈。

Lookalike，相似人群拓展的利器技術(shù)，現(xiàn)在被騰訊廣告大賽玩出新水平。

7月30日，第二屆騰訊廣告算法大賽決賽舉辦，十支隊伍從超過2萬名選手中殺出重圍，進入決賽現(xiàn)場。

決賽隊伍經(jīng)過高手過招、現(xiàn)場答辯之后，最終誕生出今年的冠軍“葛文強”隊，獲得30萬獎金等獎勵。

除了冠軍選手外，騰訊公司副總裁、技術(shù)管理委員會主任王巨宏表示，本屆大賽參賽選手73%是學(xué)生團隊，C9院校都參加了算法大賽。

參賽選手云集的一個重要原因是騰訊海量資源開放。騰訊社交廣告總經(jīng)理羅征透露，這次大賽目的是提供一個平臺，讓學(xué)生群體可以去體驗騰訊做的算法應(yīng)用，去感受工業(yè)界需要解決哪些問題，同時也會為用戶和客戶帶來更多價值，把全鏈條的技術(shù)到應(yīng)用展示給大家。

有了騰訊的這些資源加持，今年的參賽者競爭非常激烈。

“熬”戰(zhàn)20天拿下30萬獎金，冠軍地位險些被超驚出一身冷汗

本次獲得冠軍的“葛文強”隊，三名成員分別來自吉林大學(xué)、北京郵電大學(xué)和哈爾濱工業(yè)大學(xué)，并在初賽階段獲得第一名。

“葛文強”隊成員告訴新智元，他們?nèi)嗽诮M隊后，看了無數(shù)論文，并且有至少20天是每晚至少一人通宵盯數(shù)據(jù)，最后終于以初賽第一的成績進入復(fù)賽。

復(fù)賽之后的前兩周一切很順利，把持周冠軍的寶座。

但突然有一天，“葛文強”發(fā)現(xiàn)自己的分數(shù)馬上要被超了，隊員當(dāng)時有點慌。

穩(wěn)住之后，“葛文強”把之前做過的一些模型，再通過一些精細化的處理，把第一保持到了最后。

本次大賽中，“葛文強”使用了兩個模型。

增強樹模型。核心是特征工程，特征工程分為六大塊，包括基礎(chǔ)特征編碼、單特征轉(zhuǎn)化率、雙交叉轉(zhuǎn)化率、三交叉轉(zhuǎn)化率、多值變長特征降維、ID特征的(lda, nmf, svd) embedding向量。其中用戶特征與廣告特征的交叉轉(zhuǎn)換率的特征重要性最高。在轉(zhuǎn)化率的統(tǒng)計上面采用5折交叉統(tǒng)計配合貝葉斯平滑的方案。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ctr模型。核心是利用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來代替手工特征交叉, 為此“葛文強”以一個DNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，融合了代表二階交叉的FM部分、FFM部分、無限交叉的mvm部分、基于游走的圖embedding等結(jié)構(gòu)，形成了一個復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。并且在此基礎(chǔ)上加了注意力模型，取得了很好的效果。

此外，“葛文強”隊還贏得“人氣戰(zhàn)隊獎”。

第二、三名分別是“三只小蜜蜂”、“SML_21”戰(zhàn)隊，將10萬元及5萬元獎勵收入囊中?！吧衲н帧薄ⅰ癹ust-fighting”團隊則抱走了另外兩座“人氣戰(zhàn)隊獎”。

C9院校每所參與人數(shù)均過百，騰訊開放資源讓選手體驗挑戰(zhàn)工業(yè)界難題

騰訊社交廣告總經(jīng)理羅征表示，早期學(xué)計算機算法，課本上的數(shù)據(jù)是“模擬的”數(shù)據(jù)，即所謂做算法多是涉及證明?，F(xiàn)在做算法在課本上的技巧可以應(yīng)用大量的數(shù)據(jù)集，但是也存在與工業(yè)界應(yīng)用的距離。

因此騰訊舉辦廣告算法大賽的目的是提供一個平臺，讓學(xué)生群體都可以去體驗騰訊如何做算法應(yīng)用，感受工業(yè)界需要解決哪些問題。

騰訊社交廣告總經(jīng)理羅征

羅征透露，這次大賽目的是通過使用脫敏數(shù)據(jù)，將全鏈條技術(shù)到應(yīng)用展示給大家。

騰訊社交廣告基于成熟的算法技術(shù)能力，運用Lookalike技術(shù)，能在保證精準的前提下，幫助廣告主觸達最大化相似人群量級，讓品牌找到更多“對的人”，從而高效促進營銷目標(biāo)轉(zhuǎn)化。

羅征說，Lookalike在廣告主應(yīng)用中非常廣泛，并且對他們的效果影響非常大。今年將Lookalike作為賽題，除了有趣、好玩外，一個重要的原則是算法對廣告主有很大的影響力。

AI技術(shù)在全鏈條的應(yīng)用，Lookalike只是其中一塊。算法的應(yīng)用還可以體現(xiàn)在優(yōu)化人力配置上，比如廣告效果優(yōu)化和廣告審核這類目前投入非常多人力的地方，機器出錯率比人類要低。

騰訊CDG人力資源中心負責(zé)人、騰訊集團組織發(fā)展部總經(jīng)理艾蘭表示，算法不僅有商業(yè)價值，還有包括公益在內(nèi)更多應(yīng)用價值。

騰訊CDG人力資源中心負責(zé)人、騰訊集團組織發(fā)展部總經(jīng)理艾蘭

騰訊公司副總裁、技術(shù)管理委員會主任王巨宏認為，算法決定了前臺許多東西，這樣的比賽讓大家看到華麗的外表其實是由算法決定，算法帶來的不僅有商業(yè)價值，還有更多其他價值?；ヂ?lián)網(wǎng)巨頭的一個重要優(yōu)勢就是廣告，將來誰能在廣告上做的好，就是要看算法。騰訊在產(chǎn)學(xué)研合作中有兩塊：一是做學(xué)術(shù)基礎(chǔ)研究，騰訊也希望有同學(xué)在這條路上深耕；二是對想做產(chǎn)業(yè)的同學(xué)來說，騰訊歡迎大家一起，讓更多的人體會到產(chǎn)品的價值。

騰訊公司副總裁、技術(shù)管理委員會主任王巨宏

王巨宏還透露了一組數(shù)字：參賽的73%是學(xué)生團隊，今年C9院校參與人數(shù)均超過100。王巨宏也歡迎參賽的學(xué)生參與到產(chǎn)業(yè)界中來，成為騰訊同事或者合作伙伴。

“未來，希望通過騰訊鏈接的服務(wù)，讓更多的人體會到產(chǎn)品的價值，讓大眾享受到廣告帶來的快樂和幸福。”

詳解騰訊廣告另一大利器：大規(guī)模推薦技術(shù)

互聯(lián)網(wǎng)廣告是大規(guī)模AI技術(shù)應(yīng)用最重要的場景之一，不論谷歌、Facebook還是BAT，都在廣告業(yè)務(wù)中投入了大量的研究資源和人力，因為廣告場景的很多技術(shù)創(chuàng)新都能直接轉(zhuǎn)換為商業(yè)收入。

騰訊社交廣告在Lookalike等大規(guī)模推薦技術(shù)方面，進行了多年積累與探索，結(jié)合產(chǎn)品、運營推廣，共同驅(qū)動社交廣告業(yè)務(wù)高速增長。

騰訊社交廣告專家架構(gòu)師李長城介紹，TSA的推薦引擎采用了業(yè)界主流的向量檢索方法（YouTube 2016年發(fā)表）。雖然在電商等結(jié)構(gòu)化場景，有一些新的方案提出并取得了不錯的效果，在社交廣告這種非結(jié)構(gòu)化場景，結(jié)合對向量檢索中具體問題的優(yōu)化，該方案仍然獲得最好的效果。

騰訊社交廣告專家架構(gòu)師李長城

向量檢索主要由兩部分組成：一是向量內(nèi)積DNN，通過DNN學(xué)習(xí)用戶/廣告 embedding向量，兩者的內(nèi)積表示感興趣程度；二是近似最近鄰（ANN）檢索，通過ANN算法大幅縮短檢索時間，召回近似top N感興趣候選。向量檢索能夠以較低的性能開銷獲得近似全庫遍歷的檢索效果。實際應(yīng)用中，也存在很多問題需要優(yōu)化改進。

李長城介紹了騰訊社交廣告在推薦優(yōu)化中的幾項工作，包括ANN算法選取及細節(jié)改進（HNSW優(yōu)化聚類分層及鄰居計算），ANN通過數(shù)學(xué)變換支持內(nèi)積度量，建模先驗概率提升效果（內(nèi)積不是距離度量，近鄰檢索算法不能直接使用，通常會歸一化為cos，導(dǎo)致了相應(yīng)的效果損失），以及共用lookup embedding建立雙塔間的潛在特征關(guān)聯(lián)，緩解向量內(nèi)積DNN不能直接使用user-ad組合特征的問題。

除了模型算法，李長城也概述了TSA在NLP基礎(chǔ)技術(shù)、大規(guī)模機器學(xué)習(xí)平臺，超大規(guī)模稀疏DNN訓(xùn)練等方面的建設(shè)與創(chuàng)新。

騰訊社交廣告是國內(nèi)流量最大、場景最豐富、覆蓋人群最為廣泛的互聯(lián)網(wǎng)廣告平臺。在超大規(guī)模數(shù)據(jù)的支撐下，多種主流AI技術(shù)協(xié)同優(yōu)化，共同驅(qū)動廣告業(yè)務(wù)高速發(fā)展，以及業(yè)界前沿技術(shù)的應(yīng)用與創(chuàng)新。

AI實時判斷用戶推薦廣告，騰訊推機器學(xué)習(xí)平臺TI-ML降低技術(shù)門檻

傳統(tǒng)的廣告判斷是以天為單位來做判斷，也可以勉強做到小時級，但是終究比實時上效果要差。

在注意力經(jīng)濟下，用戶的廣告判斷對實時判斷的要求越來越高，需要在用戶點進來的時候就判斷哪一條廣告適合用戶看，人類操作無法適應(yīng)這種實時性要求。羅征說，目前騰訊的微信、QQ、新聞等產(chǎn)品廣告中，已經(jīng)實現(xiàn)了實時判斷，用戶訪問到騰訊的產(chǎn)品時就會實時推薦。

算法越來越多的改變廣告的推薦形式和目標(biāo)。華揚聯(lián)眾數(shù)字實驗室總工程師張炎也在決賽演講中介紹了應(yīng)用數(shù)據(jù)模型和關(guān)聯(lián)分析如何連接用戶、媒體和廣告。

張炎說，華揚聯(lián)眾采用Scoring 算法，將用戶分類，為計算廣告做人群精準定位，并且用實時決策引擎提供數(shù)學(xué)模型。

華揚聯(lián)眾數(shù)字實驗室總工程師張炎

以汽車公司SUV營銷為例，前期通過選擇廣告投放媒體，媒體準備網(wǎng)頁內(nèi)容，UT部署腳本監(jiān)控用戶流量，Centrixlink使用賬戶信息在設(shè)備上提供初始標(biāo)簽。后期持續(xù)發(fā)掘最優(yōu)的廣告位置和用戶特征，利用Lookalike對用戶進行評分，找到類似人群，實現(xiàn)精準投放。

另外，AI在廣告審核中也發(fā)揮重要作用。比如廣告創(chuàng)意中的素材有版權(quán)歸屬問題，A廣告不能拿了B廣告的創(chuàng)意進行抄襲，這種情況下，機器學(xué)習(xí)做自動化搜索配對，就能夠識別廣告抄襲行為，保護原創(chuàng)版權(quán)。

AI雖然能給企業(yè)特別是傳統(tǒng)企業(yè)帶來效率提升，但AI建模是一項技術(shù)門檻高，只有少數(shù)人掌握的技能。騰訊云AI基礎(chǔ)產(chǎn)品中心產(chǎn)品經(jīng)理郭律表示，優(yōu)質(zhì)的機器學(xué)習(xí)平臺能夠幫助企業(yè)降低獲得AI能力的門檻，提高建模效率。并以騰訊智能鈦機器學(xué)習(xí)生態(tài)服務(wù)平臺（TI-ML）為例進行了深度解讀。

騰訊云AI基礎(chǔ)產(chǎn)品中心產(chǎn)品經(jīng)理郭律

TI-ML是基于騰訊云強大計算能力的一站式機器學(xué)習(xí)生態(tài)服務(wù)平臺，能夠?qū)Ω鞣N數(shù)據(jù)源、組件、算法、模型和評估模塊進行組合，使得算法工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家在其之上能夠方便地進行模型訓(xùn)練、評估和預(yù)測。

智能鈦機器學(xué)習(xí)具有可視化操作界面的 TI-ONE 和具有命令行操作界面的 TI-Accelerator（TI-A），能夠滿足用戶不同的使用習(xí)慣。在部署方面，除公有云方式外，TI 也支持私有化部署。

AI除了服務(wù)企業(yè)與開發(fā)者外，還被應(yīng)用到公益領(lǐng)域。

泛化智能CEO&創(chuàng)始人王漢陽在決賽現(xiàn)場展示了利用計算機視覺來發(fā)現(xiàn)華北豹的案例。

華北豹是唯一一種只生活在中國的大型貓科動物。2005年，北京門頭溝最后一次出現(xiàn)華北豹的身影，現(xiàn)在北京已經(jīng)沒有適合華北豹的生活環(huán)境了。

紅外相機常用來發(fā)現(xiàn)華北豹等物種，它的紅外探頭通過溫度來感應(yīng)動物，但問題在于受外界溫度變化影響，不能精準拍攝目標(biāo)野生動物，會拍很多沒有用的照片。

泛化智能通過利用計算機視覺來識別動物，把之前動物保護組織貓盟一周的時間縮短到1小時，能達到98%的準確率。目前，貓盟在華北發(fā)現(xiàn)超過29只華北豹。

至此，2018騰訊廣告算法大賽正式落下帷幕，騰訊社交廣告將持續(xù)探索前沿科技，不斷觸摸算法科技的未來，期待明年的算法大賽。