Quelle est la puissance de la recherche et des recommandations basées sur l'IA ?

Auteur | Yunzhao

Entre les utilisateurs et les informations, il y a soit une recherche, soit une recommandation. Comme l'a déclaré Shen Dou, vice-président exécutif de Baidu, lors d'une conférence : Les gens sont si familiers avec la recherche qu'ils ne peuvent pas ressentir les changements technologiques.

Aujourd'hui, la recherche est partout, depuis les navigateurs, WeChat, Alipay, jusqu'aux autres applications auxquelles nous nous connectons quotidiennement. Nous sommes habitués à utiliser la recherche pour filtrer les informations dont nous avons besoin. La « recherche » est devenue une technologie de base à l'ère d'Internet. Elle n'a plus en ligne de mire un « sentiment de présence » comme les nouvelles technologies telles que la blockchain et le Web3.

Ce qui est vraiment important, c'est souvent ce que nous prenons pour acquis mais que nous ne pouvons pas percevoir.

À l'ère du big data où la quantité d'informations explose, la recherche traditionnelle a également évolué vers l'ère de la recherche intelligente. Grâce à un moteur de recherche alimenté par l’IA, la machine peut non seulement lire du texte, mais également comprendre la parole et les images. La technologie de l’IA constitue le moteur de l’évolution continue de la recherche.

Donc, afin de rendre les recherches plus rapides, plus précises, plus personnalisées et plus intelligentes dans la compréhension des besoins des utilisateurs, quelles explorations innovantes positives Internet a-t-il faites ? En voici quelques-uns :

En 2016, Google a lancé l'algorithme RankBrain basé sur la technologie de rétropropagation, qui peut aider les utilisateurs à rechercher plus rapidement des résultats de recherche impopulaires sur la base d'une analyse sémantique et d'une association de vocabulaire.

En 2021, Google déploiera BERT, le modèle de langage pré-entraîné populaire dans le domaine de la PNL, dans la recherche Google Même si vous saisissez un gros paragraphe de texte, le moteur de recherche peut obtenir ce que l'utilisateur souhaite rechercher. L'introduction de BERT a amélioré au moins 10 % des résultats de recherche.

En ce qui concerne la recherche nationale, l'application de l'IA dans la recherche bat également son plein.

En 2015, Baidu a proposé le concept de recherche multimodale, explorant l'évolution de la recherche textuelle vers la recherche multimodale telle que la voix, le visuel et la vidéo ; Tencent continue de faire des efforts dans le domaine de la recherche verticale, récupération de vecteurs, recherche hétérogène, etc. Des technologies telles que le calcul structurel, les graphiques de connaissances et la compréhension vidéo ont été appliquées avec succès dans Tencent Video et Tencent Kandian, après des années d'accumulation technologique, Meituan Search s'est transformé en un moteur de recherche d'IA, qui a grandement amélioration des performances des commerçants, des plats à emporter et du contenu ainsi que d'autres indicateurs commerciaux de base des scénarios de recherche.

Si la recherche doit aider les gens à trouver un contenu précis, alors la recommandation est de transmettre avec précision le contenu aux bonnes personnes. En 2021, Kuaishou et l'Université Tsinghua ont proposé un nouveau cadre de recommandation de séquence SURGE basé sur des réseaux de neurones graphiques, ce qui a considérablement réduit la difficulté de capturer les véritables intérêts des utilisateurs. En 2021, l'équipe d'ingénierie des algorithmes d'Alimama et l'équipe d'algorithmes de publicité externe d'Alimama ont open source Elastic-Federated ; - Le projet Learning-Solution (elastic federated learning solution) introduit la théorie de l'apprentissage fédéré dans les scénarios commerciaux d'Alimama, en tirant parti de sa protection de la vie privée et de sa théorie des algorithmes.

Avec le développement continu de la technologie de l'IA, les grandes sociétés Internet augmentent leurs investissements dans la recherche et la recommandation intelligentes, une piste de haute technologie étroitement liée aux utilisateurs ! Si vous souhaitez débloquer à l'avance davantage de technologies de pointe liées à la recherche et à la recommandation intelligentes, je pense que la session spéciale AISummit « Recherche et recommandation basées sur l'IA » peut vous donner la réponse !

Session spéciale du sommet, à ne pas manquer

La vague de transformation numérique a donné lieu à de nouvelles évolutions dans la technologie de recommandation de recherche, telles que : les moteurs de recherche traditionnels ont été mis à niveau vers des moteurs d'IA, et l'accent est mis sur la recherche est également passée d'une recherche générale à une recherche verticale raffinée. La technologie de recommandation a également inauguré une étape d'intégration profonde avec des algorithmes intelligents.

Les 6 et 7 août 2022, la conférence mondiale sur les technologies d'intelligence artificielle AISummit se tiendra comme prévu sous forme de diffusion en direct en ligne sur le site officiel de la conférence, avec environ 100 000 participants. Ayant pour thème "Drive·Innovation·Digital Intelligence", cette conférence s'adresse principalement aux responsables technologiques de milieu et haut de gamme et aux praticiens techniques des entreprises technologiques, aux chefs d'entreprise planifiant/en cours de transformation numérique et aux personnes intéressées par le domaine. de l’intelligence artificielle et des entrepreneurs. La conférence invitera également près d'une centaine d'élites techniques d'entreprises de technologie Internet bien connues, de dirigeants d'entreprises traditionnelles en période de transformation numérique, ainsi que d'experts et d'universitaires d'institutions universitaires de pointe, à discuter ensemble des forces motrices de l'intelligence artificielle dans l'industrie et à discuter Innovations de pointe en matière d’intelligence artificielle. Technologie, parlons de la vague de « l’intelligence numérique » à l’ère de l’intelligence artificielle.

Lors de cette conférence AISummit, lors de la session spéciale « Recherche et recommandation basées sur l'IA », des dirigeants techniques de haut niveau et des experts en algorithmes d'Alibaba, Tencent, Meituan, Kuaishou et d'autres secteurs partageront des renseignements du point de vue des pratiques commerciales. en recherche et recommandation.

Détails du sujet

Thème 1 : Construction et pratique de la plateforme de recherche et de classement de Meituan

Intervenant : Chen Sheng, responsable de la recherche et du classement de Meituan

Aperçu du contenu :

Avec le développement continu de l'activité de vente au détail de produits de base de Meituan, Les technologies associées de Meituan Search dans le secteur des produits de base sont également en constante évolution. En tant que partie importante de l'ensemble du système de recherche, le module de tri affecte grandement l'expérience de recherche finale de l'utilisateur. Ces dernières années, le deep learning a été largement utilisé dans le domaine du classement.

Dans ce sujet, Chen Sheng, le responsable de Meituan Search and Sorting, présentera en détail l'architecture technique de Meituan Search, la construction de la plateforme de tri et l'optimisation de l'algorithme de tri avec le thème de "Construction et pratique de la plate-forme de tri de recherche Meituan" en détail et partagez votre expérience technique pertinente à travers des cas pratiques.

Thème 2 : Progrès et perspectives de la recherche verticale vidéo Tencent

Intervenant : Ma Jianqiang, chercheur principal Tencent, responsable du Knowledge Graph vidéo en ligne

Aperçu du contenu :

Le moteur de recherche vertical, différent de la recherche traditionnelle, offre aux utilisateurs avec Il ne s'agit pas de centaines, voire de dizaines de millions de résultats de recherche, mais d'informations spécifiques extrêmement étroites et précises. Par conséquent, les utilisateurs dans des scénarios spécifiques préfèrent les moteurs de recherche verticaux, ce qui constitue une tendance inévitable dans la segmentation du secteur des moteurs de recherche. Comment identifier les besoins réels des utilisateurs à partir d'informations massives et de leurs intérêts, et comment faire correspondre les utilisateurs avec les produits et services appropriés.

Dans ce sujet, Ma Jianqiang, chercheur principal chez Tencent et responsable du graphe de connaissances vidéo en ligne, prononcera un discours d'ouverture sur la recherche verticale avec la recherche vidéo Tencent en arrière-plan, comprenant : les principaux scénarios techniques, l'architecture des algorithmes et les progrès de recherche vidéo, tendances technologiques de pointe telles que le rappel de vecteurs vidéo courts, l'application de graphiques de connaissances IP vidéo longs et la recherche de bout en bout.

Thème 3 : L'approche pratique d'Alibaba Federation Learning en matière de publicité

Intervenant : Wang Liang (Liangbo) Expert technique principal au département de technologie des produits publicitaires d'Alimama, responsable de la technologie de publicité externe.

Aperçu du contenu :

Avec l'augmentation soudaine du trafic vidéo court, les commerçants ont vu des opportunités commerciales dans le trafic médiatique externe, mais l'investissement direct pose des problèmes tels que le coût élevé de l'analyse de l'effet post-lien. Afin de mieux servir les commerçants, l'équipe d'algorithmes publicitaires d'Alimama a mis en œuvre des méthodes d'apprentissage automatique dans des scénarios d'application de données à grande échelle de la plateforme de publicité de recherche d'Alibaba afin d'améliorer l'efficacité et l'efficience du système. Le cadre de réseau neuronal profond open source Euler graph et le cadre de réseau neuronal profond espace hyperbolique de l'équipe sont désormais utilisés par un grand nombre de partenaires industriels et de chercheurs. Dans ce sujet, Wang Liang, expert technique principal du département de technologie des produits publicitaires d'Alimama et responsable de la technologie de publicité externe, vous donnera une explication détaillée de l'application de l'apprentissage fédéré dans la publicité Alibaba et analysera le parcours architectural de l'apprentissage fédéré d'Alibaba. cadre EFLS couche par couche.

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Sujet 4 : Application de l'inférence causale et du réseau neuronal graphique dans la recommandation de Kuaishou

Intervenant : Zang Xiaoxue, expert principal en algorithme de recommandation

Aperçu du contenu :

Les systèmes de recommandation sont progressivement devenus le principal moyen d'aider les gens à filtrer les informations et à explorer leurs intérêts. La recommandation de séquence vise à utiliser le comportement historique de l'utilisateur pour prédire la prochaine interaction, mais il existe des signaux de préférence implicites et bruyants dans le comportement historique à long terme de l'utilisateur, ce qui réduira l'effet de modélisation de l'intérêt réel de l'utilisateur. Pour résoudre ce défi, Kuaishou et l'Université Tsinghua ont proposé un cadre de recommandation de séquence SURGE basé sur des réseaux neuronaux graphiques. Ce modèle offre une nouvelle perspective pour traiter les problèmes de recommandation de séquence et a également réalisé d'énormes progrès en ligne. En outre, Kuaishou et l'Université Renmin de Chine ont proposé un cadre d'apprentissage causal indépendant du modèle IV4Rec, améliorant ainsi l'effet du modèle de recommandation.

Dans ce partage, Zang Xiaoxue, expert principal en algorithmes de recommandation chez Kuaishou, présentera les dernières recherches de Kuaishou sur l'inférence causale et les algorithmes de réseaux neuronaux graphiques. Ces études ont été publiées lors de conférences universitaires internationales de premier plan et des algorithmes associés ont également été mis en œuvre dans. Kuaishou. Dans le scénario de recommandation, des avantages commerciaux en ligne significatifs ont été obtenus.

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Méthode de réservation

Cliquez sur ​​Site officiel de l'AISummit Global Artificial Intelligence Technology Conference​​ou scannez le code QR ci-dessous, suivez les instructions pour remplir complètement et soumettre les informations à terminer l'inscription.

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