测试一个alimama的广告

最新推荐文章于 2025-12-03 10:31:21 发布
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IJCAI 2018 阿里妈妈广告预测算法大赛
Hairy_Monsters的博客
07-12 2731
背景 本项目是天池的一个比赛，由阿里妈妈和天池大数据众智平台举办广告预测算法大赛，本次参赛人数5200多个队伍，而我们只取得了731的成绩，最遗憾的是当我们写好CNN预测结果准备上传，因为一些意外情况，发现队伍被强制解散，很无奈，又非常不甘心，但是这就是规则，我们只有遵循的权利，难过伤心之后还是需要把整个项目进行整理总结。 目标 本次比赛以阿里电商广告为研究对象，提供了淘宝平台的...
阿里妈妈展示广告召回之多场景建模算法
阿里妈妈技术
12-07 1490
丨目录：· 摘要· 背景· 方法·实验分析· 总结·参考文献1. 摘要工业推荐系统通常拥有多个业务场景，并需要同时为这些场景提供推荐服务。在召回阶段，从大量商品库中选出的个高质量商品需要针对不同场景进行相应调整。以阿里妈妈展示广告为例，不同场景下的淘宝用户行为模式多种多样，同时广告主分配给不同场景的出价差异也较大。传统方法或是单独为每个场景训练模型，忽略了用户和商品的跨场景关联关系；或是简单...
阿里妈妈API开发系列：item_search-按关键字或网址搜索商品API 返回值说明
Andyfu2019的博客
12-21 990
为了进行电商平台阿里妈妈的API开发，首先我们需要做下面几件事情。 1）开发者注册一个账号 2）然后为每个阿里妈妈应用注册一个应用程序键（App Key) 。 3）下载当当API的SDK并掌握基本的API基础知识和调用 4）利用SDK接口和对象，传入AppKey或者必要的时候获取并传入SessionKey来进行程序开发。 5）利用阿里妈妈平台的文档中心和API测试工具，对接口进行测试。从而了解返回...
阿里妈妈：品牌广告中的NLP算法实践
zhouwenyuan1015的博客
09-26 1355
分享嘉宾：肖国锐 阿里 高级算法专家 编辑整理：陈道昌 内容来源：DataFun AI Talk 出品社区：DataFun 注：欢迎转载，转载请在留言区内留言。 导读： 本次分享的主题为阿里妈妈品牌广告中的 NLP 算法实践，主要内容包括： 1. 品牌广告业务模式与技术架构的简要介绍 2. NL...
阿里妈妈获得商品详情 API 返回值说明
06-23 359
阿里妈妈获得商品详情 API
IJCAI-18 阿里妈妈广告转化预测
V_victor的博客
05-28 1465
IJCAI-18 阿里妈妈搜索广告转化预测总结（0.13966，53/5204）赛题内容本次比赛以阿里电商广告为研究对象，提供了淘宝平台的海量真实交易数据，参赛选手通过人工智能技术构建预测模型预估用户的购买意向，即给定广告点击相关的用户（user）、广告商品（ad）、检索词（query）、上下文内容（context）、商店（shop）等信息的条件下预测广告产生购买行为的概率（pCVR），形式化定义...
IJCAI-18阿里妈妈广告搜索转化预测 总结
xb627586640的博客
05-21 1528
一、赛题赛题内容本次比赛以阿里电商广告为研究对象，提供了淘宝平台的海量真实交易数据，参赛选手通过人工智能技术构建预测模型预估用户的购买意向，即给定广告点击相关的用户（user）、广告商品（ad）、检索词（query）、上下文内容（context）、商店（shop）等信息的条件下预测广告产生购买行为的概率（pCVR），形式化定义为：pCVR=P(conversion=1 | query, user,...
IJCAI-18 阿里妈妈搜索广告算法大赛亚军解决方案
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Bryan__的专栏
06-06 1万+
代码和解决方案见github: https://github.com/YouChouNoBB/ijcai-18-top2-single-mole-solution
天池- IJCAI-18 阿里妈妈搜索广告转化预测新手入门经历（一：数据预处理、特征工程）
qushoushi0594的博客
04-22 4703
第一次正式参加数据挖掘类的比赛，投入了三个星期。结果没有进入复赛，但是学到了许多经验。感谢技术圈和github的大佬们提供的baseline，让我少走了很多弯路。 第一次写博客，其一为了防止以后忘记，其二如果萌新能帮到萌新新们也是很开心啦。 思路：全文按照数据预处理、特征工程和模型融合讲解，并附有代码。 数据预处理 1 导入库和读取数据 1.1导入库： import pandas a...
阿里妈妈-侯俊-当质量保障遇上人工智能：阿里妈妈智能营销测试技术体系.pdf
09-22
阿里妈妈也将继续在这一领域进行深入探索和创新，以期为用户提供更精准、更个性化的营销服务，同时为广告主创造更大的商业价值。 通过以上的分析，可以看出，智能营销测试技术体系的构建不仅能够提升测试效率和准确...
IJCAI-18:IJCAI-18 阿里妈妈广告搜索转化率预测（round1 Rank 58)
05-17
IJCAI-18 阿里妈妈搜索广告转化率预测 队名：进复赛就开源 成绩：round1 Rank 58/5204,round2 112/5204   文件说明 main.py: 主函数，包括特征提取与函数定义。 EDA_visual.py: 数据可视化分析文件 Bayes code: ...
2018阿里妈妈广告算法预测调研（更新）1
08-04
2018阿里妈妈广告算法预测调研主要关注的是在广告投放领域的预测模型设计与优化，旨在提高广告点击率和转化效果。在这个过程中，算法扮演着至关重要的角色，它需要能够精准地预测用户对广告的反应，以便进行有效的...
-IJCAI-18-:IJCAI-18 阿里妈妈搜索广告转化预测复赛第94名方案
05-19
IJCAI-18 阿里妈妈搜索广告转化预测复赛第94名方案 感谢wzb同学倾情相助！ 赛题以阿里巴巴海量真实交易数据为背景，通过构建预测模型预估用户的购买意向 方案以数据清洗、特征提取、模型训练、模型融合的步骤进行，...
SSM社会热点在线系统rghc9（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)带论文文档1万字以上，文末可获取，系统界面在最后面
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W321468的博客
12-03 606
基于 SSM 框架开发社会热点在线系统，集成用户管理、投票类型配置、热点发布、投票登记等核心功能，实现热点信息整合与公众态度收集，为舆情分析和社会治理提供数据支撑，兼具实用性与技术参考价值。
高并发服务器组件单元测试&集成测试&系统测试
2301_79127392的博客
11-29 1079
在Server模块里包含了几个单独的模块，分别是Buffer模块，Epoll模块，TimerWheel模块和Socket模块，这些模块的功能需要进行单元测试，而剩余的模块都需要整合基础模块，所以这些剩余的模块需要介入联调，也就是集成测试。
Golang 构建学习
2509_94101141的博客
11-30 806
Web开发虽然可以用多种不同的语言实现，但是基本的理论是一致的，比如鉴权，路由，数据库抽象，参数校验，mvc分层等等。第三个括号是输出参数的声明，注意这个没有向上面例子中提前声明返回值变量，需要在函数体中。函数如果是在模块内部，也就是同一个package目录下，则不同导入，直接调用就行。与以上雷同，区别在于返回值，如果两个相同类型的返回值，则可以采用省略的写法。引用传递: 函数中使用的是指向值的指针地址，通过函数修改传递的数据。值传递：函数中使用的是被复制的值，不影响外部数据。第二个括号是输入参数的声明。
你最近读过哪些测试相关的书籍或博客？
海姐软件测试的博客
12-01 638
摘要：本文为软件测试工程师精选了优质学习资源，涵盖三大维度：1）技术书籍推荐《现代软件测试技术权威指南》等系统性著作，帮助构建知识体系；2）实战型技术博客如"程序员二黑"和"陈哥聊测试"，提供日常问题解决方案；3）前沿研究如Fraunhofer IESE关于LLM生成测试用例的探索，揭示行业未来趋势。文章建议采取"定方向-夯基础-解难题-望未来"的学习路径，帮助测试工程师实现技术提升与职业发展。（149字）
3、MVC的支持
iku_n的博客
12-03 376
Spring Boot 的 Spring MVC 支持通过自动配置简化了 Web 开发，提供 RESTful 路由、参数绑定和异常处理等核心功能。其特性包括：基于注解的请求映射（@GetMapping/@PostMapping）；灵活的参数处理（@PathVariable/@RequestParam）；内置 JSON/XML 消息转换；全局异常处理机制；文件上传支持；异步请求处理和 CORS 配置。同时还提供静态资源管理、视图解析等开箱即用功能，并通过 WebMvcConfigurer 接口支持自定义扩展，
【双人对战五子棋游戏】的自动化测试框架设计
weixin_65528013的博客
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双人对战五子棋游戏的自动化测试框架
阿里妈妈搜索广告转推荐
03-16
### 如何将阿里妈妈的搜索广告转化为推荐广告 #### 特征工程的重要性 为了实现从搜索广告到推荐广告的转换，特征工程是一个核心环节。在原始比赛中提到的基础数据表中包含了“是否交易”的标记以及其他辅助信息[^3]。这些信息可以被进一步挖掘并用于构建推荐系统的特征集。 #### 数据准备与处理 利用已有的五类数据（基础数据、广告商品信息、用户信息、上下文信息和店铺信息），可以通过以下方式增强其适用性于推荐系统： - **用户行为序列分析** 对用户的点击、浏览、收藏等历史行为进行建模，提取出长期兴趣和短期兴趣特征。这一步骤能够有效捕捉用户的偏好模式[^4]。 - **上下文环境扩展** 将原有的上下文信息（如时间戳、设备类型）拓展至更广泛的维度，比如天气状况或者节假日效应，从而更好地模拟真实的推荐场景[^2]。 #### 模型选择与优化 针对推荐广告的任务特性，可以选择更适合该目标的算法框架。例如LightGBM作为一种高效的梯度提升决策树方法，在比赛中的调参经验可以直接迁移过来以提高CTR/CVR预测精度[^1]。 此外还可以考虑引入深度学习模型来捕获复杂的交互关系： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Dense, Input, Concatenate def build_deep_model(user_input_dim, item_input_dim): user_inputs = Input(shape=(user_input_dim,)) item_inputs = Input(shape=(item_input_dim,)) merged_vector = Concatenate()([Dense(64)(user_inputs), Dense(64)(item_inputs)]) output_layer = Dense(1, activation='sigmoid')(merged_vector) model = tf.keras.Model(inputs=[user_inputs, item_inputs], outputs=output_layer) return model ``` 此代码片段展示了一个简单的双塔结构神经网络的设计思路，它可以根据具体需求调整层数量级大小以及激活函数种类等等参数设置。 #### 实验验证与评估指标设定 最后，在完成上述步骤之后需要设计合理的实验方案来进行效果对比测试，并选取合适的评价标准衡量最终成果的好坏程度。常用的推荐系统性能评测指标包括但不限于AUC(Area Under Curve)、LogLoss(logarithmic loss)等统计学测量手段。 ---
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