项目背景

本项目旨在优化某知名手机品牌的微信信息流广告，以提升用户点击率和转化率。广告投放于微信朋友圈，目标用户群体广泛，包括高消费潜力人群。

技术难点

• 用户行为数据多样性和实时性：用户在信息流中的互动行为复杂，包括滑动、点击和忽略，导致数据噪声高。
• 定向策略优化：传统定向方法（如兴趣标签）效果有限，需要结合实时用户上下文。
• 模型训练与部署：点击率预测模型需处理大规模数据，避免过拟合。

解决方案

• 开发基于机器学习的点击率预测模型，使用XGBoost算法，结合用户历史行为和上下文特征（如时间、位置）。
• 实施A/B测试，针对不同用户群体（如年龄、性别）调整广告创意和定向参数。
• 通过实时数据分析工具（如腾讯云大数据平台）监控关键指标，动态调整投放策略。

成果

• 点击率提升20%，转化率提高15%，广告投放ROI提升30%。
• 项目总结：通过数据驱动的优化，显著提升了广告效果和用户参与度。

项目背景

针对阿里旗下电商平台的商品信息流广告，本项目聚焦于提升广告相关性和转化率。广告嵌入在淘宝和天猫的信息流中，面向海量用户群体，强调个性化推荐。

技术难点

• 数据规模与计算效率：处理PB级用户行为数据，包括浏览、收藏和购买记录，需高效算法。
• 动态环境适应：信息流广告需快速响应市场变化，如季节性需求波动。
• 多维度评估：除了点击率，还需考虑转化深度（如加购率、客单价）。

解决方案

• 应用深度学习模型（如卷积神经网络）进行商品推荐优化，结合用户画像和实时反馈。
• 实施强化学习策略，根据用户反馈迭代模型参数，提升长期转化率。
• 集成阿里大数据平台（如MaxCompute）进行数据预处理和模型训练。

成果

• 商品点击率提升15%，加购率增长25%，整体转化率提高20%。
• 项目总结：通过智能算法优化，实现了广告与用户需求的精准匹配，显著增强了用户忠诚度。

研究背景与目标

针对信息流推荐系统中特征维度高、稀疏性严重的问题，探索多模态特征融合方法以提升推荐效果。研究目标是构建一个能够有效整合用户行为、内容特征及上下文信息的融合模型，提高推荐系统的准确率和用户满意度。

研究方法

采用协同过滤与深度学习相结合的方法，引入注意力机制对多源特征进行加权融合。具体包括：

1. 用户行为序列建模：使用LSTM对用户历史行为进行时序建模
2. 内容特征提取：通过视觉与文本特征提取网络获取内容特征
3. 上下文特征处理：加入时间、位置等上下文信息作为辅助特征
4. 多任务学习框架：构建预测点击率与转化率的联合学习模型

研究成果

1. 提出的多模态特征融合模型在AUC指标上较基线模型提升5.2%
2. 发表论文《Multi-modal Fusion for Information Flow Recommendation》于CIKM 2022
3. 相关技术成果已应用于公司核心推荐系统，日均曝光量提升12%

研究背景与目标

针对信息流广告投放中实时决策复杂、多目标优化难的问题，研究基于深度强化学习的智能投放策略。目标是构建一个能够动态调整出价策略、最大化广告投放ROI的强化学习模型。

研究方法

设计了一种结合卷积神经网络与深度Q网络的双智能体强化学习框架，具体实施步骤为：

1. 状态空间构建：整合用户特征、内容特征、上下文信息等多维度数据
2. 动作空间定义：构建连续出价与创意选择的联合决策空间
3. 奖励函数设计：采用分阶段奖励机制，兼顾即时回报与长期价值
4. 算法优化：引入经验回放与目标网络分离技术提升训练稳定性

研究成果

1. 提出的强化学习模型在实际投放环境中CTR提升8.3%，转化率提升15.7%
2. 获得公司年度技术创新二等奖
3. 申请专利《一种基于深度强化学习的信息流广告智能投放方法》（申请号：CN2023XXXXXXX）