多模态学习技术在美团搜索广告中的实践：三道赛题三连胜背后的技术逻辑

美团到店广告平台搜索广告算法团队在KDD Cup 2020比赛中取得优异成绩，斩获三道赛题前三甲，充分验证了团队的技术实力。本文将对这三道赛题的解决方案进行详细介绍，并结合实际业务场景，探讨多模态学习技术在搜索广告中的应用。

多模态召回赛题：

该赛题旨在评估算法从海量商品中召回相关商品的能力。团队提出的解决方案融合了图学习、数据偏差校正和多模态学习等技术，取得了优异的成绩。

具体而言，团队首先构建了一个异构图，将商品、用户、文本等多种信息融合在一起。然后，团队利用图学习算法在异构图上进行商品召回。为了解决数据偏差问题，团队采用了自适应数据偏差校正方法，能够有效减少召回结果中的偏差。最后，团队利用多模态学习技术，将商品的文本信息、图片信息和用户行为信息融合在一起，进一步提升了召回结果的准确性。

商品属性预测赛题：

该赛题旨在评估算法预测商品属性的能力。团队提出的解决方案融合了图学习和多模态学习技术，取得了优异的成绩。

具体而言，团队首先构建了一个异构图，将商品、属性和文本信息融合在一起。然后，团队利用图学习算法在异构图上进行商品属性预测。为了提升预测结果的准确性，团队采用了多模态学习技术，将商品的文本信息、图片信息和用户行为信息融合在一起。

商品评论生成赛题：

该赛题旨在评估算法生成商品评论的能力。团队提出的解决方案融合了多模态学习和生成式对抗网络（GAN）技术，取得了优异的成绩。

具体而言，团队首先构建了一个多模态数据，将商品的文本信息、图片信息和用户行为信息融合在一起。然后，团队利用多模态学习技术将这些信息融合在一起，生成商品评论。为了提高评论的质量，团队采用了生成式对抗网络（GAN）技术，能够有效生成高质量的商品评论。

多模态学习技术在搜索广告中的应用：

多模态学习技术在搜索广告中具有广阔的应用前景。以下是一些具体的应用场景：

• 商品召回： 多模态学习技术可以将商品的文本信息、图片信息和用户行为信息融合在一起，从而提高商品召回的准确性。
• 商品属性预测： 多模态学习技术可以将商品的文本信息、图片信息和用户行为信息融合在一起，从而提高商品属性预测的准确性。
• 商品评论生成： 多模态学习技术可以将商品的文本信息、图片信息和用户行为信息融合在一起，从而生成高质量的商品评论。
• 搜索结果排序： 多模态学习技术可以将商品的文本信息、图片信息和用户行为信息融合在一起，从而提高搜索结果排序的准确性。

美团到店广告平台搜索广告算法团队在KDD Cup 2020比赛中取得的优异成绩，充分证明了多模态学习技术在搜索广告中的巨大潜力。随着多模态学习技术的发展，我们相信该技术将在搜索广告领域发挥越来越重要的作用。