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6篇论文入选顶会KDD,阿里妈妈首次公布AI技术路线图

近日,国际顶会KDD2021录取结果陆续放榜。记者了解到,阿里妈妈技术团队共有6篇论文入选,涵盖深度学习、端到端机制优化、协同竞价博弈、投放策略推荐等多个AI方向,这是阿里妈妈官方首次公布其在顶会的论文接收情况。

ACM SIGKDD(国际知识发现与数据挖掘大会,简称KDD),是机器学习领域的顶级国际学术会议,由ACM(国际计算机学会)创办于1995年,已经连续举办了26届,今年将于8月14日至18日在新加坡举办。目前KDD已经发展成为AI领域最具活力、影响最大的国际学术组织之一,代表了学术界和工业界的研究方向,被中国计算机协会推荐为A类会议。

据KDD2021官方发布的信息,本届会议共吸引了1541篇论文投递,其中有238篇论文被接收,接收率为15.44%,低于KDD2020的16.9%的接收率。KDD对论文接收以严格著称,非常看重论文的“可重现性”。与其它AI顶会“允许Rebuttal(辩驳)”的方式不同,KDD自2019年开始使用双盲(作者和评委互为匿名)审稿制度,每年的接收率仅为15%左右,入围论文的水准和含金量很高。

阿里妈妈此次共有6篇论文入选KDD2021,是近年来被KDD接收最多的一次,这也代表了国际顶会对于阿里妈妈技术团队探索AI前沿技术并应用于实践的认可。

另外,阿里妈妈技术同学怀人和广呆,将在8月15日KDD 2021会议期间组织和主持两场重要的workshop(线上线下同步):DLP-KDD和AdKDD,旨在深入、系统性地探讨深度学习在大规模工业级稀疏数据上的应用实践,以及高度个性化内容体验目标下的数字广告趋势。

资料显示,阿里妈妈是阿里巴巴集团的核心商业化部门,阿里妈妈技术团队引领了AI在互联网广告领域的探索和大规模应用,并通过技术创新驱动业务高速成长,让商业营销更简单高效。

记者了解到,据不完全统计,在过去三年中,阿里妈妈技术团队发表在国际顶会的论文数量在50篇以上,包括KDD、ICDM、WWW、SIGIR、WSDM、CIKM、ICML、NeurIPS、IJCAI、AAAI、CVPR、EMNLP、PVLDB、AAMAS等,很多工作已经成为业内学习的标杆。

比如,深度兴趣网络(Deep Interest Network,简称DIN),由阿里妈妈技术团队在KDD2018首先提出,被业内人士普遍认为是该领域的开篇之作。DIN是一种有效的用于CTR(点击率)、个性化推荐的深度学习模型,其效果在阿里妈妈的业务中得到验证并已经开源,可适用于其他很多场景。

“深研AI前沿技术,是为了大规模应用于实际业务。”阿里妈妈CTO郑波表示,作为驱动AI技术取得真金白银的底座,阿里妈妈技术团队构建了业界领先的在/离线AI Infrastructure,并突破常规,重新定义了“算法+算力+架构”的新计算范式。

“论文不是目的,重要的是分享。我们会尽可能多的开源,和大家共享AI技术带来的红利。”据郑波介绍,阿里妈妈技术团队以深度学习为中心,在阿里自研的业界领先AIOS、MaxComputer等基础上面,构建XDL、MDL、EULER三大AI平台(其中XDL、EULER已经开源)和八大智能方向:

三大AI平台包括:XDL,海量数据超大规模建模平台,模型能够达到百亿级别特征、千亿级别参数,这些模型通过万亿级别的样本训练产生;MDL,多媒体创意智能生成和优选平台,每天产生8000万的图文创意、100万的短视频创意,为客户带来10亿次以上的曝光;EULER,图学习的引擎平台,具有一定的推理能力,能够深度挖掘人货场之间的关联。

八大智能方向包括:深度匹配(Intelligent Matching)、行为预测(Deep Response Prediction)、机制设计学习(Learning-based Mechanism Design)、智能出价(Smart Bidding)、智能创意(Smart Creative)、智能多触点归因(Multi-Touch Attribution)、

联邦学习(Federated Learning)、图神经网络(Graph Neural Network)。

“把阿里妈妈比作一家AI公司,也不为过。”郑波表示,和客户共成长,通过AI技术助力商家长期可持续经营,是阿里妈妈技术团队一直追求的。

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