网易云音乐广告算法实践

案例来源:网易云音乐
会议地点:上海
分享时间: 2021-11-27 11:00-12:00

蒋能学  |

网易云音乐 营收技术部高级技术总监

网易云音乐营收技术部负责人,拥有十多年广告系统研发经验和多项发明专利;曾任百度国际移动广告平台技术负责人,负责过百度多个系统的架构设计;擅长广告算法和高性能系统架构设计;获北京大学学士学位和马里兰大学硕士学位。

课程概要

话题概述:
最近几年,网易云音乐广告技术团队围绕着帮助客户解决问题,在深度学习方面做了很多的尝试和创新,本演讲主要介绍CTR预估和CVR预估这两个场景。为了照顾大部分听众,首先会从广告业务的背景和计算广告的发展历史开始讲起,然后结合竞价机制介绍为什么需要CTR预估,再简单介绍云音乐早期的浅层模型。重点部分将会介绍云音乐在深度模型方面的尝试、遇到的问题、解决问题的思路以及取得的效果。分应用场景将会介绍深度学习CTR预估,CVR预估和广告主成本控制,基于用户向量的Lookalike扩量等。最后给出一些个人的思考和总结。

演讲题纲:
•网易云音乐广告系统简介
•广告点击率预估模型演进与创新
•广告转化率预估模型难点与创新
•用户向量建模与应用
•算法优化总结建议

话题亮点:
1. 深度学习在网易云音乐这种用户和数据规模场景下,算法团队所面临的问题、解决办法,以及背后的思考逻辑,给人以启发;
2. 包含了深度模型优化思路,多任务学习,迁移学习,用户向量应用等内容。

听众收益

• 对于没有广告算法经验的听众,可以了解深度学习在广告场景的应用;
• 对于广告同行,可以了解我们解决问题背后的思路;
• 从算法视角理解计算广告。

蒋能学  |

网易云音乐 营收技术部高级技术总监

网易云音乐营收技术部负责人,拥有十多年广告系统研发经验和多项发明专利;曾任百度国际移动广告平台技术负责人,负责过百度多个系统的架构设计;擅长广告算法和高性能系统架构设计;获北京大学学士学位和马里兰大学硕士学位。

课程概要

话题概述:
最近几年,网易云音乐广告技术团队围绕着帮助客户解决问题,在深度学习方面做了很多的尝试和创新,本演讲主要介绍CTR预估和CVR预估这两个场景。为了照顾大部分听众,首先会从广告业务的背景和计算广告的发展历史开始讲起,然后结合竞价机制介绍为什么需要CTR预估,再简单介绍云音乐早期的浅层模型。重点部分将会介绍云音乐在深度模型方面的尝试、遇到的问题、解决问题的思路以及取得的效果。分应用场景将会介绍深度学习CTR预估,CVR预估和广告主成本控制,基于用户向量的Lookalike扩量等。最后给出一些个人的思考和总结。

演讲题纲:
•网易云音乐广告系统简介
•广告点击率预估模型演进与创新
•广告转化率预估模型难点与创新
•用户向量建模与应用
•算法优化总结建议

话题亮点:
1. 深度学习在网易云音乐这种用户和数据规模场景下,算法团队所面临的问题、解决办法,以及背后的思考逻辑,给人以启发;
2. 包含了深度模型优化思路,多任务学习,迁移学习,用户向量应用等内容。

听众收益

• 对于没有广告算法经验的听众,可以了解深度学习在广告场景的应用;
• 对于广告同行,可以了解我们解决问题背后的思路;
• 从算法视角理解计算广告。

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