周梁：淘宝推荐机器学习技术专家，中国科学院自动化研究所机器学习博士，主要研究工作方向是机器学习、大规模并行算法优化。先后从事过广告CTR预估，MPI机器学习平台搭建，手淘个性化推荐等多方面工作。 排序学习是推荐、搜索、广告的核心问题。在手机淘宝的推荐场景中，受制于展示空间的限制，排序学习显得尤为重要。在淘宝，如何从十亿的商品中，挑选出用户 今天喜欢的商品，也是个巨大的挑战。 本次我们分享排序学习在手机淘宝中的应用，其中包括：解决了哪些问题，遇到了哪些挑战，以及做了哪些改进。
手淘推荐介绍 图1手淘推荐业务全覆盖 用户提升体验，千人千面；商家提供流量，提升转换；平台引导行为，流量分配。 图2手淘推荐系统 Match：基于内容，行为的推荐。场景，社交，人群，个人的长期兴趣，短期行为。 图3排序学习的原因 排序学习分类：PointWise： PairWise： ListWise：直接优化整个集合序列，不再做Transform,优化目标NDCG. 业务实例 图4店铺内推荐业务 业务：只可以推荐同店铺商品，可以是相似搭配。目标：CTR.方法：PointWise。 图5模型 样本构造： 模型目标：预测 |
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