搜狗深度学习技术在广告推荐领域的应用

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/baiyutang

摘要

文档介绍了搜狗在搜索广告领域应用深度学习技术的相关内容。首先，文档概述了搜索广告的背景知识，包括信息需求、用户查询、查询理解、广告召回、点击率预估、排序计价、结果展示、点击及后续行为、广告库、日志收集等方面。其次，详细描述了深度学习在搜狗搜索广告中的具体应用，包括图像理解、文本相关性计算、CTR预估等方向，涉及的技术如CNN、LSTM、DNN、MxNet、TensorFlow等。特别是在CTR预估方面，文档介绍了基于多模型融合的方法，结合了CNN和LSTM，以及Wide&Deep模型的应用，强调了其在广告排序和特征挖掘中的优势。

AI总结

《搜狗深度学习技术在广告推荐领域的应用》主要内容总结如下：

1. **搜索广告背景知识**
- 信息需求是搜索广告的核心，涉及用户查询、查询理解、广告召回、点击率预估、排序计价、结果展示及点击后续行为。
- 广告库、日志收集（展示日志、点击日志）是广告系统的重要基础。

2. **深度学习在搜狗搜索广告的一些应用**
- **图像理解**：通过CNN进行图片物料推荐。
- **文本相关性**：利用Word2Vec、CSR、LSTM等技术，应用于广告召回和创意生成。
- **CTR预估**：采用DNN、MxNet、TensorFlow等技术，用于广告排序和特征挖掘。

3. **基于多模型融合的CTR预估**
- 结合LSTM和CNN，利用Cosine-Loss进行广告物料推荐。
- 引入Wide & Deep模型，兼具广度（逻辑回归）和深度（神经网络）优点，用于应用商店中推荐APP的排序，效果显著。

4. **若干思考**
- 搜狗搜索广告系统通过深度学习技术有效提升了广告相关性和用户体验。
- Wide & Deep模型在TensorFlow平台上实现了一次训练多模型输出，流程简洁且效果更优。
- 深度学习在广告推荐中的应用面临优化与挑战，包括大规模检索效率、模型训练与部署优化、样本选择偏差及效果评估难度等。

总结：搜狗通过深度学习技术，如CNN、LSTM等，结合多模型融合策略，在广告推荐领域取得了显著成果，CTR和eCPM效果明显提升，为广告推荐系统的优化提供了重要支持。