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| 关于PPT和回放:
1. 活动结束后,PPT和回放视频 将会上传至「美团技术团队」小程序,可扫码查看~
2. B站 回放视频 可点击:https://b23.tv/XEm1VvF
报名成功后添加“小助手”微信进群
| 关于美团技术沙龙
活动由清华大学-美团数字生活联合研究院和深圳市美团机器人研究院联合出品,美团技术团队和美团科协主办。
技术沙龙论文分享会将精选美团在不同领域学术会议上发表的论文,邀请作者分享研究成果,期待与大家交流经验,共同促进技术前沿的探索。
本期活动为KDD2024专场。
同时为了方便交流,大家可以提前提出问题,我们转给论文作者们解答,问卷地址在这:https://wenjuan.meituan.com/m/survey/5366177
论文下载可以在【美团技术团队】公众号查看
(点击以上标颜色区域即可跳转)
/出品人/
Wei Lin,美团高级研究员
毕业于北京航空航天大学,2022年加入美团,推进了到家业务商流侧(包括搜索、推荐、营销和供给)算法和工程体系的升级工作,在加入美团之前,负责阿里妈妈搜索广告算法技术,在搜推广领域有超过10年的深耕经验。
| 日程安排
| 分享介绍
Zhen Zhang, 中国人民大学高瓴人工智能学院博士在读
2023年加入美团广告部门,在美团全程参与设计了联合拍卖模型和JRegNet神经网络架构的搭建和调试运行。
Joint Auction in the Online Advertising Market
在线广告市场中的联合拍卖
论文简介:在线广告是电子商务平台的主要收入来源。在当前的广告模式中,受众是那些愿意支付额外费用以提升店铺位置的店主。另一方面,品牌供应商也希望在店铺中为其产品做广告以提升品牌销售。然而,目前使用的广告模式无法同时满足店铺和品牌供应商的需求。为了解决这一问题,我们创新性地提出了一种称为“联合拍卖”的广告模型,允许品牌供应商和店铺共同竞拍广告位,以满足双方的需求。然而,传统的广告拍卖机制并不适用于这种新颖的场景。在本文中,我们提出了JRegNet,一种用于最优联合拍卖设计的神经网络架构,用于生成能够实现最佳收入并保证(近似)占优策略激励兼容和个体理性的机制。最后,我们在模拟数据和真实数据上进行了多次实验,结果表明,我们提出的联合拍卖相比已知的基准显著提高了平台的收入。
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Kun Sun,美团工程师
毕业于西安交通大学,2021年加入美团,工作内容主要是外卖C端补贴的定价策略开发和实验效果评估。
STATE: A Robust ATE Estimator of Heavy-Tailed Metrics for Variance Reduction in Online Controlled Experiments
A/B实验中重尾指标的ATE鲁棒估计
论文简介:在线控制实验是评估营销活动效果的重要工具。其中,方差缩减方法可以有效地提高实验灵敏度,从而使用更少的样本或更短的实验周期得到置信的实验结论。一些典型的方法如CUPED/CUPAC/MLRATE等已逐步部署到各大公司的实验平台来提高实验的统计功效。在本文中,我们将 t 分布与机器学习工具相结合,来表征重尾指标,通过变分EM优化方法,推断得到一个鲁棒的ATE估计器,我们称之为 STATE。它有效地缓解了离群点的干扰并显著降低了ATE估计的方差。 此外,我们通过利用无偏的线性变换,将 STATE 方法从计数度量(count metric)扩展到比率度量(ratio metric)。 我们在合成数据集和美团外卖的业务数据上都证明了STATE方法的有效性。
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Hao Zhou,美团技术专家
主要研究方向是因果推断、近似算法等。
Decision Focused Causal Learning for Direct Counterfactual Marketing Optimization
营销场景中基于决策的因果学习框架
论文简介:营销优化对于在线互联网平台的用户增长起着重要作用。现有的研究通常将这个问题表述为预算分配问题,并利用两个完全解耦的阶段,即机器学习(ML)与运筹优化(OR)来解决。 本文提出了一种基于决策的因果学习方法(DFCL),将ML与OR两个阶段集成到一个端到端的因果学习框架中,使得机器学习模型能以下游OR阶段的优化目标作为损失函数,从而保证ML阶段与OR阶段优化方向的一致性。其次,DFCL克服了营销场景中的预算不确定性,反事实推断问题以及计算效率问题等多个技术挑战,使得DFCL可以实现针对大规模在线用户营销场景的直接反事实优化。离线实验和在线 A/B 测试都证明了 DFCL 相对于传统因果推断方法的有效性。目前,DFCL已在美团的多个营销场景部署并应用。
| 报名方式
点击本页面报名,美团同学无需报名,内部大象会有通知~
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