作者 | 云昭

用戶與信息之間，要么隔著一個搜索，要么隔著一個推薦。正如百度執(zhí)行副總裁沈抖在一次會議上所言：人們對搜索已經(jīng)太過熟悉，以至于感受不到其中技術(shù)的變革。

時至今日，搜索已經(jīng)無處不在，從瀏覽器、微信、支付寶，到其他日常都會登錄使用的App，我們習慣了用搜索來篩選自己需要的信息。“搜索”已經(jīng)變成了互聯(lián)網(wǎng)時代一項基礎(chǔ)技術(shù)，早已不用像區(qū)塊鏈、Web3這些新技術(shù)那般在我們的視線里狂刷“存在感”。

真正重要的，往往是我們習以為常卻感知不到的。

在信息量爆發(fā)的大數(shù)據(jù)時代，傳統(tǒng)搜索也隨之進化到智能搜索時代。有AI加持的搜索引擎，機器不僅僅能讀懂文字，還能聽懂語音、看懂圖片。AI技術(shù)為搜索提供了持續(xù)進化的動力。

那么，為了讓搜索更快、更精準、更個性化、更智能地讀懂用戶的需求，互聯(lián)網(wǎng)都做了哪些積極的創(chuàng)新探索呢？這里列舉一些：

2016年，谷歌上線了基于反向傳播技術(shù)的RankBrain算法，可以基于語義分析和詞庫聯(lián)想，幫助用戶更快地搜索冷門的搜索結(jié)果。

2021年，谷歌將在NLP領(lǐng)域大火的預(yù)訓練語言模型BERT部署署到谷歌搜索當中，即使你輸入的是一大段文字，搜索引擎也能夠get到用戶想查什么。BERT的引入為至少10%的搜索結(jié)果帶來了改善。

而國內(nèi)搜索方面，AI在搜索上的應(yīng)用，同樣如火如荼。

2015年，百度就提出了多模搜索的理念，探索從文本搜索向語音、視覺、視頻等多模態(tài)搜索的演進；騰訊則在垂直搜索領(lǐng)域持續(xù)發(fā)力，向量檢索、異構(gòu)計算、知識圖譜、視頻理解等技術(shù)在騰訊視頻、騰訊看點上得到了成功的應(yīng)用；美團搜索經(jīng)歷多年的技術(shù)沉淀后，已經(jīng)轉(zhuǎn)變?yōu)锳I搜索引擎，極大提升了商戶、外賣、內(nèi)容等核心搜索場景業(yè)務(wù)指標性能。

如果說搜索是幫助人找到精準的內(nèi)容，那么推薦則是把內(nèi)容精準推送給合適的人。2021年快手聯(lián)合清華提出了基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的序列推薦新框架SURGE，大大降低了捕捉用戶真實興趣的難度；2021年，阿里媽媽算法工程團隊與阿里媽媽外投廣告算法團隊開源了Elastic-Federated-Learning-Solution（彈性聯(lián)邦學習解決方案）項目，將聯(lián)邦學習理論引入到阿里媽媽業(yè)務(wù)場景，發(fā)揮其隱私保護和算法理論的優(yōu)勢。

隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，在智能搜索與推薦這條與用戶息息相關(guān)的高新賽道上，各大互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都在紛紛加碼！如果想要提前解鎖更多有關(guān)智能搜索與推薦的前沿科技，相信AISummit“AI驅(qū)動下的搜索與推薦”專場能給你答案！

1.峰會專場，不容錯過

數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮催生了搜索推薦技術(shù)的新的演進，比如：傳統(tǒng)檢索引擎升級轉(zhuǎn)變?yōu)锳I引擎、搜索重點也從通用搜索轉(zhuǎn)移到精細化的垂直搜索，推薦技術(shù)也進一步迎來了與智能算法深度融合的階段。

2022年8月6日-7日，AISummit全球人工智能技術(shù)大會將在大會官網(wǎng)以線上直播形式如期舉辦，預(yù)計10萬人參會。本屆大會以“驅(qū)動?創(chuàng)新?數(shù)智”為主題，主要面向科技企業(yè)的中高端技術(shù)管理者及技術(shù)從業(yè)者、計劃/正在數(shù)智化轉(zhuǎn)型的企業(yè)管理者以及對人工智能領(lǐng)域感興趣的人士及創(chuàng)業(yè)者。大會也將邀請等近百位知名互聯(lián)網(wǎng)科技企業(yè)的技術(shù)精英、數(shù)智化轉(zhuǎn)型期的傳統(tǒng)企業(yè)的管理者、前沿學術(shù)機構(gòu)專家學者，共同論道人工智能的行業(yè)驅(qū)動力，研討人工智能的前沿創(chuàng)新技術(shù)，共話人工智能時代下的“數(shù)智”浪潮。

本期AISummit大會上，“AI驅(qū)動下的搜索與推薦”專場中，來自阿里、騰訊、美團、快手等業(yè)內(nèi)的資深技術(shù)負責人、算法專家將從業(yè)務(wù)實踐的角度，分享智能搜索與推薦領(lǐng)域的前瞻思考。

2.議題詳情 

議題一：因果推斷和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在快手推薦中的應(yīng)用

主講人：牛亞男 快手資深推薦算法專家、排序模型中心負責人

內(nèi)容預(yù)告：

推薦系統(tǒng)逐漸成為幫助人們過濾信息、發(fā)掘興趣的主要方式。序列推薦旨在利用用戶歷史行為預(yù)測下一次交互，但用戶長期歷史行為存在隱式和嘈雜的偏好信號，會降低用戶真實興趣的建模效果。為解決該挑戰(zhàn)，快手聯(lián)合清華大學提出了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的序列推薦框架 SURGE，該模型為處理序列推薦問題提供了一種新的視角，線上也取得巨大收益。此外，快手聯(lián)合中國人民大學提出了一個模型無關(guān)的因果學習框架IV4Rec，從而加強了推薦模型的效果。

本次分享，快手資深推薦算法專家、排序模型中心負責人牛亞男將帶來快手在因果推斷和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的最新研究，這些研究既在國際頂級學術(shù)會議上得以發(fā)表，同時相關(guān)的算法也已落地到快手實際的推薦場景中，取得了顯著的線上業(yè)務(wù)收益。

議題二：美團搜索排序平臺的建設(shè)與實踐

主講人：陳勝 美團搜索排序負責人

內(nèi)容預(yù)告：

隨著美團零售商品類業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展，美團搜索在商品類業(yè)務(wù)上的相關(guān)技術(shù)也在不斷迭代，排序模塊作為整個搜索系統(tǒng)的重要組成部分，極大地影響著用戶最終的搜索體驗。近些年，深度學習在排序領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。

本次議題，美團搜索排序負責人陳勝將以“美團搜索排序平臺的建設(shè)與實踐”為主題，詳細介紹美團搜索的技術(shù)架構(gòu)、排序平臺的落地建設(shè)、排序算法的優(yōu)化中的點點滴滴，并通過實踐案例分享相關(guān)技術(shù)經(jīng)驗。

議題三：騰訊視頻垂直搜索的進展與展望

主講人：馬建強 騰訊資深研究員、在線視頻知識圖譜負責人

內(nèi)容預(yù)告：

垂直搜索引擎，與傳統(tǒng)搜索不同，為用戶提供的并不是上百甚至上千萬的搜索結(jié)果，而是范圍極為縮小，極為精準的具體信息。因此，特定場景下的用戶更加青睞垂直搜索引擎，這是搜索引擎行業(yè)細分的必然趨勢。如何從海量信息、用戶興趣之間，找到用戶的真實需求，如何為用戶匹配合適的產(chǎn)品與服務(wù)。

此次議題，騰訊資深研究員、在線視頻知識圖譜負責人馬建強將帶來以騰訊視頻搜索為背景的垂直搜索的主題演講，包括：視頻搜索的主要技術(shù)場景、算法架構(gòu)及進展、短視頻向量召回、長視頻IP知識圖譜的應(yīng)用、端到端搜索等前沿技術(shù)趨勢。

議題四：阿里聯(lián)邦學習在廣告投放中的實踐之道

主講人：王亮（亮博） 阿里媽媽廣告產(chǎn)品技術(shù)部資深技術(shù)專家，外投廣告技術(shù)負責人。

內(nèi)容預(yù)告：

伴隨著短視頻流量異軍突起，商家看到了外部媒體流量的商機，而直投存在后鏈路效果分析成本高等問題。為了更好地服務(wù)商家，阿里媽媽外投廣告算法團隊將機器學習方法落地到阿里巴巴的搜索廣告平臺的大規(guī)模數(shù)據(jù)應(yīng)用場景，實現(xiàn)系統(tǒng)的效果和效率提升。團隊開源的Euler圖深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架和雙曲空間深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架現(xiàn)已被大量的業(yè)界伙伴和研究人員使用。此次議題，阿里媽媽廣告產(chǎn)品技術(shù)部資深技術(shù)專家、外投廣告技術(shù)負責人王亮，將為大家深度解讀聯(lián)邦學習在阿里廣告投放中的應(yīng)用，逐層解析阿里聯(lián)邦學習框架EFLS的架構(gòu)路線。 

3.預(yù)約方式 

掃描下圖二維碼，按提示完整填寫、提交信息即可完成報名。