【开源】腾讯广告算法大赛季军SML_21队伍解决方案

【导读】基于社交关系的广告已成为互联网广告行业中发展最为迅速的广告之一。腾讯社交广告依托于腾讯丰富的社交产品,植根于腾讯海量的数据,借助强大的数据分析、机器学习和云计算能力打造出一个服务于千万商家和亿万用户的商业广告平台。腾讯团队一直致力于提供精准及高效的广告解决方案,而复杂的社交场景,多样的广告形态,以及庞大的人群数据,给实现这一目标带来了不小的挑战。为攻克这些挑战,腾讯社交广告也在不断地寻找更为优秀的数据挖掘方式和机器学习算法。


项目名称 | Tencent_Ads_Algo_2018

开源地址github.com/DiligentPanda/Tencent_Ads_Algo_2018

比赛官网 | http://algo.tpai.qq.com/

整理报道 | huaiwen


本次算法大赛的题目源自一个基于真实业务场景的广告技术产品 —— 腾讯社交广告Lookalike相似人群拓展。Lookalike的原理是基于某目标人群,从海量的其他人群中找出和目标人群相似的人群,以拓展目标人群规模。在实际广告业务应用场景中,Lookalike能基于广告主已有的消费者,找出和已有消费者相似的潜在消费者,以此有效帮助广告主挖掘新客、拓展业务。目前,腾讯社交广告Lookailke相似人群拓展已集合广告主提供的第一方数据及广告投放效果数据,基于腾讯丰富的数据标签及能力,透过深度神经网络挖掘,实现了可在线实时为多个广告主同时拓展具有相似特征的高质潜客的能力。


2018腾讯广告算法大赛,已经与7月30日圆满落幕。


并放出了最终的排行榜:

本次,小编向大家介绍的,就是第三名的团队 SML_21 的解决方案。


SML_21团队的模型是基于FFM的注意力神经网络。在最后的投稿中,他们使用了13个这样的网络。具体关于此解决方案的信息,请移步该项目的 Github 主页

https://github.com/DiligentPanda/Tencent_Ads_Algo_2018



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