刷爆CIKM 2023！京东广告研发再创辉煌！

京东广告算法技术：引领行业推荐革命

在数字营销领域，广告推荐算法扮演着至关重要的角色，为企业提供精准高效的广告投放渠道。京东广告，作为业内领先的广告平台，凭借其强大的算法研发团队，不断突破创新，引领着广告推荐行业的变革。

奠定基础：序列学习、图学习和在线强化学习

京东广告的算法研发始于对序列学习、大规模图学习、在线强化学习等基础技术的研究。这些技术为广告推荐提供了坚实的理论支撑。

序列学习 ：用于处理时序数据，如用户行为序列。通过分析用户过去的浏览、点击和购买行为，算法可以预测他们未来的兴趣和需求。

大规模图学习 ：用于处理庞大的关系图，如用户-商品图。通过挖掘图中的潜在联系，算法可以识别相似用户和相关商品。

在线强化学习 ：用于实时调整推荐策略，根据用户反馈不断优化广告展示顺序。

多模态推荐：拓展感知边界

随着数据来源的多样化，广告推荐也进入了多模态时代。京东广告算法团队积极探索多模态推荐技术，将图像、文本、语音等多种数据类型融入推荐模型，极大提升了算法的感知能力。

代码示例：基于图注意力网络的广告点击率预估模型

import torch
import torch.nn as nn

class GAT(nn.Module):
    def __init__(self, in_features, out_features):
        super(GAT, self).__init__()
        self.W = nn.Linear(in_features, out_features)
        self.a = nn.Linear(2 * out_features, 1)

    def forward(self, input, adj):
        h = self.W(input)
        e = torch.cat([h, h], dim=2)  # [N, N, 2 * out_features]
        a = self.a(e)  # [N, N, 1]
        a = torch.softmax(a, dim=1)  # [N, N, 1]
        h = torch.bmm(a, h)  # [N, out_features]
        return h

京东广告算法的辉煌成就

凭借先进的算法技术，京东广告算法团队取得了辉煌的成就：

国际顶会论文入选：

• CIKM 2023 ：论文《基于图注意力网络的广告点击率预估模型》入选文章系列导读。

国内外算法比赛冠军：

• IJCAI 2022 ：获得多模态推荐算法比赛冠军。
• KDD Cup 2021 ：获得推荐系统竞赛冠军。

赋能企业营销：精准增长

京东广告算法技术广泛应用于京东平台，帮助企业实现营销目标的快速增长。通过算法模型的个性化推荐，企业可以：

• 提升广告点击率和转化率
• 优化广告投放成本
• 触达目标受众，提升品牌知名度

引领行业发展：技术创新

京东广告算法团队始终站在算法研发的最前沿，紧跟行业最新技术动态，不断迭代发展算法模型。其研发成果不仅惠及京东广告客户，也为整个广告推荐行业的发展做出了积极贡献。

常见问题解答

Q1：京东广告算法的优势是什么？
A1：京东广告算法优势在于其先进的技术基础，包括序列学习、图学习、在线强化学习和多模态推荐。

Q2：京东广告算法团队的成果有哪些？
A2：京东广告算法团队发表了多篇高水平论文，获得了多项国内外算法比赛冠军，并成功应用于京东平台，助力企业营销增长。

Q3：京东广告算法如何帮助企业？
A3：京东广告算法通过个性化推荐，提升广告点击率和转化率，优化广告投放成本，触达目标受众。

Q4：京东广告算法团队的未来计划是什么？
A4：京东广告算法团队将持续探索前沿技术，紧跟行业最新动态，不断优化算法模型，引领广告推荐行业的发展。

Q5：如何使用京东广告算法？
A5：京东广告算法技术已集成到京东广告平台中，企业可通过京东广告后台进行广告投放和管理。