广告深度预估，美团到店业务的深水区突破与畅想

人工智能

2024-01-30 21:30:00

美团到店广告深度预估技术的突破与畅想

传统深度学习模型的瓶颈

在深度学习风靡全球的时代，广告预估领域也广泛采用了深度学习算法，极大地提升了广告预测的准确性。然而，随着深度学习技术逐渐走向成熟，以提升模型复杂度为主体的广告预估模型优化已经不再奏效，算法的有效性面临瓶颈。

美团到店广告深度预估技术的突破

美团到店广告质量预估团队提出了独创性的广告深度预估技术，突破了传统深度学习模型的局限，实现了广告预估领域的进一步破局。

非线性特征交叉

传统深度学习模型中，特征交互通常采用简单的内积或乘积操作，无法充分挖掘特征之间的非线性关系。美团到店广告深度预估技术引入非线性特征交叉机制，通过神经网络实现任意维度的特征交互，大幅提升了模型的表达能力。

代码示例：

import torch

class NonlinearFeatureCross(torch.nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super(NonlinearFeatureCross, self).__init__()
        self.fc = torch.nn.Linear(input_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x ** 2 + x **  3)

动态特征选择

不同的广告场景和业务目标对特征的选取和权重有着不同的要求。美团到店广告深度预估技术采用动态特征选择机制，基于预估目标和特征重要性动态调整特征权重，提升了模型的鲁棒性和适应性。

代码示例：

import torch

class DynamicFeatureSelector(torch.nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super(DynamicFeatureSelector, self).__init__()
        self.fc = torch.nn.Linear(input_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x * torch.sigmoid(x))

可解释性神经网络

为了提升模型的透明度和可控性，美团到店广告深度预估技术引入了可解释性神经网络，能够直观地展示特征对预估结果的影响，为模型调优和业务决策提供依据。

代码示例：

import torch

class InterpretableNeuralNetwork(torch.nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super(InterpretableNeuralNetwork, self).__init__()
        self.fc = torch.nn.Linear(input_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

    def explain(self, x):
        return torch.matmul(x, self.fc.weight)