腾讯广告,一个庞大的 AI「练兵场」

这是陶明第三次参加腾讯广告算法竞赛。他来自吉林大学,这个活动正好贯穿他的毕业生涯。他从研究开始就参加了第一次比赛,现在他已经从第三次毕业,而腾讯广告算法比赛已进入第三年。

除了通过比赛学习,验证他自己对算法的思考成为他参与此广告竞赛的重要因素。当我谈到过去三年玩游戏的经历时,他深受感动:第一批玩家使用了类似的模型,现在模型的差异和多样化变得越来越明显。起初,每个人都主要使用XGBoost机器学习算法进行预测。现在更多地使用性能更好的LightGBM算法,而深度神经网络已经成为玩家尝试的对象。

陶明也是腾讯广告算法大赛的“长盛将军”。第一队获得第三名,第二队获得冠军,第三名获得第三名。这是富有成效和有益的。也许这是比赛带来的积累和成就感,他也选择使用算法工程师的身份作为他职业生涯的开始。

在腾讯广告算法竞赛的背后,腾讯广告正在努力将行业和学术界与竞争对手联系起来。腾讯广告提供了已经脱敏的实际业务数据和实际应用场景,并结合了学术界的技术探索。促进腾讯广告甚至引领整个互联网广告业的发展。

1.从真实的商业场景开始

在互联网广告中,广告商非常关注一件事。如何以最低的成本实现预期的交付。此时,广告曝光估算尤为重要。它是一种更直观的输入 - 输出定量参考工具。广告客户可以根据曝光估算结果调整广告投放出价,定位,时间段和其他设置,以制作适当的广告。交付策略。

更准确的广告曝光估算无疑是广告客户的“工具”,可以帮助广告客户获得更好的沟通效果,节省时间和金钱进行反复试验。

但是为了最大化广告的曝光度,这对行业来说并不容易。以腾讯广告为例。它涉及多个复杂的场景,如社交,游戏,音乐,视频,新闻等。每个场景都有很大的不同。以腾讯新闻为例。该产品具有强大的媒体属性,经常在热点新闻事件发生后,形成用户群的流量高峰,导致不同时段的流量大幅波动,广告曝光量可能会发生很大变化,这给估算工作带来了巨大的挑战。

因此,腾讯广告从实际业务开始,并使用广告曝光预测作为此广告算法竞赛的测试问题。它对业务的脱敏广告数据持开放态度,并提供计算支持,以点燃学术界明星的火焰。和机器学习解决实际问题。这与之前的两场比赛一致。

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▲腾讯副总裁Ten Zheng

腾讯广告副总裁罗铮解释说,“广告曝光评估是一个重要的工具,这是广告商最重要的工具之一。准确的曝光估算可以大大提高广告运营的效率,因此我们选择此内容是今年比赛的称号。“

要构建预测模型,首先要了解腾讯广告的业务逻辑。

腾讯效应广告采用GSP(广义二次价)竞价机制。广告的实际曝光主要取决于两个因素:广告的交通覆盖面大小和竞争广告中的相对竞争水平。

其中,广告的交通覆盖范围取决于广告的人群方向(与相应特征匹配的人数),创意的大小(匹配的广告位),交付期间,预算等。广告的竞争力水平主要受到招标,广告质量和用户体验等因素的影响。

总之,前者确定广告可参与竞争的次数和竞争目标,后者确定每次竞赛中获胜的概率。两者最终都决定了广告每天的曝光量。

对于腾讯广告算法竞赛的参赛者,他们首先需要将广告业务的语言转换为可量化的数字指标,即转换人群定位,交付时间,选定的交通时段,竞价方法,出价等。为了描述覆盖用户群体规模,激烈的竞争环境和相对竞争水平的数字指标。

玩家通过历史拍卖系统中各种广告的曝光历史来了解竞争环境的变化趋势以及广告竞争水平与最终曝光效果之间的隐藏关系,实现估计未来的目标。曝光广告。

来自统计学院的一名学生进入决赛时说:“我们在比赛中遇到的最大挑战是对广告业务的理解。此外,由于非阶级,我们的算法基础薄弱。”

虽然每个参与团队面临的问题都不同,但对业务场景的理解和算法模型的思考是游戏评估的重点。此外,除了定期准确度指标评估外,竞赛还包括与投标单调相关的评估指标,其中强调了对实际业务情景的重视。

2.从象牙塔到训练场

今年的腾讯广告算法大赛吸引了来自国内外的10,000多名玩家。经过近三个月的比赛,10支队伍进入决赛,并在腾讯滨海大厦推出了最终PK。

机器的核心发现决赛选手大部分都处于研究生阶段。非常有趣的是,除了学生运动员之外,还有许多工业团队参加了这次比赛,学术界正在一起战斗。

通过10个团队的现场防御展示,我们看到每个团队基于对游戏的理解,制定相应的策略,然后提取功能并构建自己的模型。今年最终团队使用模型的共性是大多数团队使用LightGBM机器学习模型,以及深度神经网络(NN),机器学习的重量会更高,区别在于基于主流框架,每个团队探索各种算法应用程序。

来自Sweet Orange Finance的行业团队没有使用流行的NN模型,他们主要基于LightGBM模型进行预测,并且在决赛中也取得了第四名。

在决赛中第7组“人工智能残疾”中的一名球员分享了他最初在广告曝光估计中探索NN模型的应用,但在尝试之后,NN模型并不像队友那样有效使用LightGBM。最后,他们使用了近3:7的重量进行模型融合,取得了良好的效果。

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▲冠军队“鱼遇雨”和“回复”部分

最值得一提的是,由哈尔滨工业大学,中山大学和武汉大学组成的三人小组“雨中的鱼与词”(有趣的名字),不仅在半导体中处于领先地位总决赛,也赢得了总决赛。回应单奖双冠军。在模型方面,除了使用LightGBM之外,他们还使用了Word2Vec和DeepWalk的无监督学习神经网络,他们还将模型与规则集成在一起,以进一步优化广告预测。

他们的创新之一是将基于键值存储器的浮点数映射到向量比直接使用浮点数保留更多的语义信息。

伊利诺伊大学芝加哥分校的杰出教授Philip S. Yu评论说,冠军队在技术方面做得最好。他们以全面而灵活的方式使用各种数据,类似于他所倡导的“广泛学习”。

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▲Philip S. Yu,伊利诺伊大学芝加哥分校杰出教授

在数据挖掘中,广度学习的倡导者不仅要深入挖掘,而且要挖掘范围广,重点是将不同类型的大型信息融合在一起,并在统一分析中,对多维数据进行融合信息挖掘。

于教授说:“当我们解决实际问题时,首先要确定哪些数据是相关的,如何将这些数据结合起来,并使用这种(广泛学习)方法来解决问题。”

亚利桑那州立大学的Huan Liu教授也表示,通过这次算法竞赛,他看到了中国在数据挖掘领域取得的领先成就和巨大的未来发展空间。

在本次比赛中,他很高兴看到参赛者使用社交媒体数据作为应用程序。刘教授认为,社交媒体包含大量数据,除了应用于算法竞争外,还是各种真实场景中实际应用和研究的对象。他期待着现在的球员和热爱算法的年轻人使用这些数据来解决现实问题。

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▲刘欢,亚利桑那州立大学计算机科学与工程教授

3.从培训场地到学术产业整合

可以看出,广告曝光估计的实际业务问题为人工智能和机器学习提供了良好的实践平台。然而,广告的曝光只是腾讯庞大业务的冰山一角。

根据该机的核心,腾讯的产品系统覆盖全国10亿以上的网民,腾讯的广告资源涵盖了微信,QQ,新闻,游戏,视频等众多场景,支持日均数百亿的暴露,这也是腾讯内部最苛刻的数据处理服务之一。

简而言之,腾讯广告是大规模人工智能技术发展的最重要场景之一。然而,腾讯的社交和游戏太抢眼了,广告业务一直处于无聊状态,但事实上它是一个被忽视的AI“训练场”。在腾讯2019年第一季度财报中,网络广告业务收入同比增长25%至人民币133.77亿元。社会及其他广告收入增加34%至人民币99.8亿元,增长稳定。

腾讯广告副总裁罗铮表示,腾讯广告算法竞赛的重要目的之一是促进更多算法人士参与广告业务的技术讨论,促进沟通与进步。

通过竞争中的这种联系,腾讯广告正在促进产业与学术界的融合。一方面,腾讯广告提供真实的应用场景和脱敏业务数据,为学术界提供研究方向,促进人工智能和机器学习技术在广告中的研究;另一方面,参考学术界的研究成果,腾讯广告可以进一步利用科技解决实际问题,提升广告业务效率,形成一个积极的循环。

于世伦教授还表示,高校往往缺乏大规模的研究数据。腾讯广告提供的脱敏数据使学生能够通过数据挖掘或机器学习方法解决实际问题,并真正应用所学知识。

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▲腾瑞广告高级应用研究员史瑞超

在决赛决赛中,腾讯广告高级应用研究员史瑞超也展示了人工智能视觉算法在广告界的应用。 AI可应用于广告生成,广告审核,广告投放等领域,以提高效率。以广告评论为例,腾讯的广告需要每天审核100,000多个广告,并且有多达80个相关的评论规则。繁琐复杂的工作量不需要使用技术力量来减轻劳动负担。利用人工智能进行智能审计,腾讯广告可以有效识别侵权识别和违规识别,真正提高审计效率和误报率。

罗铮还举例说明腾讯广告在日常工作中也有一些有趣的研究,例如使用人工智能自动评估广告创意的美感,这可以增强用户的“审美体验”,同时满足广告商的需求。

对于学术界来说,腾讯广告大赛已经为每个学生组在每个比赛中设置了一个脱敏数据集,可以提供给非营利性学术机构进行研究。

罗征还表示,考虑到数据集在探索学术界和工业界技术进步中的重要性,这已成为值得期待的事情。

注:陶明是化名

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