淘寶演算法比賽

1. 淘寶的推薦演算法是怎樣的

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2. 淘寶搶占坑位演算法怎麼理解

「KPA=淘寶貢獻度」
KPA（淘寶貢獻度）很多人習慣叫做坑位產出比，個人覺得這個叫法不算太貼切！
淘寶給你坑位展示商品，在淘寶運作的大環境下你做出了多少貢獻
(個人理解，當然權重是根基，印泰指的是無虛假違規的同緯度下計算！)

3. 淘寶搜索引擎的演算法為什麼不公開

這個屬於商業機密，有些演算法一旦公開，就會產生很多不良的東西，尤其是搜索引擎，為了讓搜索引擎更好的解決用戶需求，維護整個互聯網的良好環境，所以，演算法不公開是有一定的道理的。

4. 淘寶大數據用什麼演算法

您好：內部有很多人工以及機器在算，我覺得做得挺好的，類似京東，草根旺城好像也要開發這方面的作業，希望幫到您，祝您天天開心

5. 有哪些適合研究生階段參加的演算法/計算機比賽

適合研究生階段參加的演算法/計算機比賽有天池大數據競賽與全國人工智慧大賽。

天池大數據競賽

2015年3月23日，阿里雲計算宣布啟動新一賽季的天池大數據競賽。大賽將吸引全球新生代數據科學家，為預測手機黨購物喜好、余額寶資金流動、時尚穿衣搭配，提供更精準的數據分析模型。

大數據專家、阿里巴巴集團副總裁塗子沛介紹，比賽中勝出的優秀數據模型，不僅可用於參賽者的學術研究成果，還有機會走出實驗室，直接應用於淘寶、支付寶等真實的商業場景，影響中國乃至世界數以億計的用戶。

全國人工智慧大賽

全國人工智慧大賽（以下簡稱大賽）由深圳市人民政府主辦，深圳市科創委、鵬城實驗室及科技部指導成立的新一代人工智慧產業技術創新戰略聯盟（AITISA，以下簡稱「聯盟」）共同承辦。

人工智慧應用於4K/高清視頻處理是一個非常有前景的領域，而4K/高清視頻是5G時代的主流應用之一， 本屆大賽設置的「AI+4K HDR」賽道代表了科技和文化深度融合的未來方向。

6. 淘寶搜索排序演算法

默認的排序，目前的參考原則很明確：相關性、作弊降權、櫥窗推薦、下架時間、消保。用一段描述來說就是：如果你的寶貝沒有作弊，相關性好，是在櫥窗推薦里的，參加過消保，那麼就會按照下架時間來排序。 相關性：技術上對相關性有比較復雜的計算。但簡單理解就是你的寶貝和搜索的關鍵詞是否相關。相關和不相關也不是絕對的。例如：搜索」籃球」, 最相關的應該就是」籃球」的商品，其次才會是籃球鞋、籃球服等商品。因為現在算的相關性主要是關鍵詞和標題的相關性，所以大家一定要重視標題。標題如何描述一方面會影響相關性，另一方面也會影響用戶體驗。有些店長為了讓寶貝被找到，標題堆砌一堆關鍵詞，其實這是會被降權的。這就叫過猶不及。 作弊降權：如果你發現你的商品在默認寶貝排序上無論怎麼搜索，都排序排在最後幾個，那麼肯定是有一些作弊行為被處罰了。接下來「搜索降權」部分會做詳細解釋。 櫥窗推薦：店長要珍惜你的櫥窗推薦位。在搜索結果中，店長櫥窗寶貝是會被優先排序的。 下架時間：這一直是排序中比較重要的因素，用來保證每個商品都有機會展現。因此你的商品上架時間也很重要，如何讓你的商品在一天不同時間段都有展現，這個有很多技巧。最好在寶貝展現的時候，店長能在線服務，否則買家想買也聯系不到店長。淘寶的交易高峰時間，或者是說購買人群最多的時段在一天之內有三個：早上10:00-12:00, 下午3:00-5:00, 晚上8:00-10:00. 正常情況下，周一到周五的人群比周末要多。所以如何安排你的寶貝下架時間，也成了一個有用的工具。 消保：消費者保護的簡稱，在淘寶上有很多消保的認證。現在默認排序，大部分類目對是否參加消保，是很依賴的。如果沒有參加消保，這些商品肯定會排在參加消保商品的後面。淘寶搜索最直接的用戶是消費者，為了保證消費者的利益，淘寶鼓勵店長參加消保。這不是對淘寶的承諾，是對消費者的承諾。 有些店長說我的商品怎麼在搜索結果中看不見?搜索結果目前每頁只展現40條，總共可以查看100頁，也就是說，通過點擊可以查看的搜索結果數是40*100=4000個。如果搜索一個商品，結果數大於4000，肯定有些商品是看不見的。但搜索結果實時在變化，只要你的寶貝符合上述因素，就有機會排在第一頁。</SPAN></SPAN></SPAN></SPAN></SPAN></SPAN></SPAN>

7. 論淘寶搜索推薦演算法排序機制及2021年搜索的方向。

[寫在前面]淘寶搜索引擎至今反復多次，搜索順序也從最初的統計模型升級到機械學習模型，到2010年為止沒有標簽沒有基礎標簽，隨著計算能力的提高，2010年後開始挖掘用戶的基礎標簽，從3年到2013年開始使用大規模的機械學習和實時特徵
但你有沒有想過為什麼2016-2017年的兩年是各種各樣的黑搜索盛行的一年，為什麼今天幾乎消失了？
最根本的原因是從統計演算法模型到機械學習模型的轉型期。
說白了，這時不收割就沒有收割的機會。因為統計模型即將退出歷史舞台。
因此，各路大神各自擴大了統計模型演算法中的影響因素。統計演算法無論在哪裡，點擊率和坑產都很容易搜索。
那兩年成了中小賣家的狂歡盛宴，很多大神的煙火也是旺盛的。
今天推薦演算法的第三代使用後，加上疫情的影響進行了鮮明的比較，真的很感慨。
淘寶真的沒有流量了嗎？電器商務真的做不到嗎？還是大家的思維沒有改變，停留在2016-2017年的黑搜宴會上不想醒來？
2017年、2018年、2019年是淘寶推薦演算法反復最快的3年，每年的演算法升級都不同，整體上到2019年9月為止統計演算法模型的影響因素還很大，從2019年下半年開始第三代推薦演算法後，全面的真正意義進入了以機械學習模型為中心的推薦演算法時代。
各路大神也無法驗證，加上百年疫情的影響，很多大神的隱蔽布也泄露了。
基本上以統計模型為主，訓練基本上沒有聲音，典型的是坑產游戲。
如果現在還能看到的話，基本上可以判斷他不是在訓練，而是在製作印刷用紙，一定會推薦使用資源，資源是多麼安全。
刷子的生產增加真的沒有效果嗎？不是我以前的文章說:不是不行，而是從坑產的角度思考，而是從改變競爭環境的角度思考，用補充書改變競爭環境，改變場地，有新的天地，任何手段都要為商業本質服務。
正文
概述統計演算法模型時代。
統計模型時代搜索引擎的排名是最原始的排名思考，如果你的類別不錯，關鍵詞比較正確，就能得到很大的流量，當時產品需求少，只要上下架的優化就能使產品上升。
到2016年為止沒有坑產游戲嗎？黑色搜索的效果不好嗎？其實，什麼時候坑產是最核心的機密，誰來教大家，什麼時候教的最多的是類別優化，關鍵詞優化，大部分優化都圍繞關鍵詞，電器商的老人想起了你什麼時候得到關鍵詞的人得到了世界。
有人告訴我做坑產，關鍵詞找到生意也來了。什麼時候知道坑產也沒有人給你刷子，大規模的補充書也出現在黑色搜索盛行的時期。
為什麼關鍵詞者得天下？
搜索關鍵詞是用戶目前意圖最直觀的表達，也是用戶表達意圖最直接的方式。
搜索的用戶購物意圖最強，成交意願也最強，現在搜索也是轉化率最高的流量來源。
統計時代關鍵詞背後直接依賴的是類別商品，只要製作類別和關鍵詞分詞即可，哪個時代最出現的黑馬通常是類別機會、關鍵詞機會、黑科學技術機會。
最基本的是商業本質，什麼時候產品需求少，沒有很多現在的類別，自己找類別，現在想想什麼概念。
記得什麼時候類別錯了，搜索也可以來。如果你的商品點擊反饋好的話，錯誤的類別沒有什麼影響，現在試試吧
搜索類是搜索的基礎。
什麼時候能稱霸，背後有商業邏輯，用戶行為數據好就行了。
但無論如何發展檢索都離不開關鍵詞。例如，上述關鍵詞是用戶表達意圖的最直接的方法，是當前消費者的檢索行為和購買行為發生了根本性的變化。
檢索依然根據消費者的行為數據和關鍵詞來判斷需求，這就是機械學習模型時代。
機器學習模式時代-推薦搜索演算法。
現在的商品體積和消費者購物行為的豐富性，統計演算法不能滿足檢索的本質要求。
所以現在搜索引擎開始發展深度學習模式更精細的建模-推薦搜索演算法，搜索排名更智能。
在此重點討論推薦檢索演算法，
2017、2018、2019是推薦檢索演算法真正意義發展的3年，3年3個系統版本每年更換一次，很多電器商人都不知道頭腦。
推薦檢索演算法和統計演算法模型的最大區別在於，Query的處理能力和演算法有召回機制
簡單表示推薦演算法的程序:
1:對檢索關鍵詞進行分詞、重寫的處理進行類別預判
2:根據用戶信息，即用戶以前的行為數據記錄和預測的性別、年齡、購買力、店鋪喜好、品牌喜好、實時行動作等信息存檔
3:根據檢索用戶信息，根據檢索用戶以前的行為數據檢索引擎和預測的性別、年齡、購買力、店鋪喜好、品牌喜好、實時行動作為等信息存檔3:根據檢索用戶信息的檢索用戶信息
也就是說，在第一關召回階段基本上與統計模型時代的最佳化途徑相同，核心是標題分詞和類別，現在最大的區別是根據用戶信息推薦最佳化，這是標簽和正確人群標簽圖像最佳化的基本意義。
為什麼現在一直在談論標簽，談論人標簽圖像？入池實際上是為了匹配真正的消費者用戶信息，通過直通車測試來判斷人群也是為了通過性別、年齡和購買力來優化匹配真正的消費者。
召回機制:
通過構建子單元索引方式加快商品檢索，不必經歷平台上億級的所有商品。該索引是搜索引擎中的倒置索引，利用倒置索引初始篩選商品的過程是召回階段。
在這個階段，不會進行復雜的計算，主要是根據現在的搜索條件進行商品候選集的快速圈定。
之後再進行粗排和精排，計算的復雜程度越來越高，計算的商品集合逐漸減少，最後完成整個排序過程。
主要召迴路徑分為
1:語言召回
2:向量召回
這些都是商業秘密不方便的說明，有興趣的是學習我們的在線會員課程標簽重疊游戲6是基於語言和向量召回的基礎邏輯實戰落地的課程。
下一階段進入粗行列，粗行列受這些因素的影響:
粗行列作為召回後的第一個門檻，希望用戶體驗以時間低的模型快速排序和篩選商品，第一關系將過濾到不適合本次檢索詞要求的商品
為了實現這個目的，首先要明確影響粗排名得分的因素
1:類別匹配得分和文本匹配得分，
2:商品信息質量(商品發布時間、商品等級、商品等級)
3:商品組合得分
點擊得分
交易得分賣方服務商業得分
在粗排列框架下，系統粗排列演算法根據商品類別的預測得分進行得分
點擊得分交易得分
交易得分賣方服務商業得分粗排列框架下，系統粗排列的大排列
最後是精排，檢索順序的主要目標是高相關性、高個性化的正確性。
每個用戶的喜好不同，系統會根據每個用戶的Query結合用戶信息進行召回。然後通過粗排後，商品數量從萬級下降到千級。
千級商品經排後直接向用戶展示，搜索過程中商品集合的思考和具體變化如下圖

前面的召回、粗排主要解決主題相關性，通過主題相關性的限制，首先縮小商品集合和我們的在線會員課程標簽
精排階段系是真正系統推薦演算法發揮真正威力時，應根據用戶行為反饋迅速進行機械學習建模，判斷用戶真實性、准確性和可持續控制性。
為什麼現在的游戲和黑色技術暫時出現，核心是系統演算法模型機械學習模型，系統分析用戶有問題，不正確，不穩定，維持性差，可以迅速調整。
也就是說，即使發現脆弱性，研究快速有效的方法，系統也會根據你精排階段的用戶行為迅速分析學習建模，發現模型有問題，你的玩法就結束了。
猜機器學習建模的速度有多快？
想玩黑色的東西早點死去吧。
現在使用的檢索順序模型主要是
CTR模型和CVR模型，具體模型過於復雜也不需要深入，但影響這兩種模型的最基本因素是用戶行為數據
真的不能假的，假的也不能假的演算法模型越來越智能化，演算法越來越強，只有回歸商業本質才能真正解決演算法模型背後真正想解決的問題，演算法基於商業邏輯。
2021年搜索向哪個方向發生變化:
2020年電器商人和螞蟻是不平凡的一年。2020年也是螞蟻從神壇上拉下來的元年，現在螞蟻有各種各樣的黑色。
基於中小賣家的走勢無疑是阿里必須正面面對的現實。
如何讓中小賣家迴流或留在平台上，搜索該怎麼做？
檢索一定是基於三方的考慮，買方、賣方和平台本身，現在市場上又開始提倡坑產搜索邏輯，坑產妖風又開始，根據推薦搜索演算法邏輯來談這個問題。
為什麼坑產思維是不死的小強，每次危機都會跳出來。
以統計模型為中心的坑產時代是淘寶從2003年到2015年一直使用的搜索演算法模型長達13年。
同時也是淘寶和中國網分紅的野蠻生長期，統計演算法模式讓太多電商賺錢。除了
之外，十年的奴役思維已經習慣了，在電器商圈，坑產游戲一定有人相信，其他人不一定被認可。所以，我們夾著尾巴發展的原因，時間真的可以證明一切，不用多說，做自己。
習慣性思維加上特殊時期的賺錢蝴蝶效應，使許多電器商人活在歷史的長夢中。正確地說，統計演算法模型的真正廢除是在2019年下半年。
同學說坑產永遠有效，我也這么想。
永遠有效的是起爆模型坑產權重驅動和統計演算法模型中的坑產排名不同。
起爆模型的坑產要素永遠有效，這永遠不會改變。
但是，如何有效地加上這個起爆模型的坑產權重，並不像模仿購物的意圖那麼簡單。
坑產游戲在2021年絕對不行。淘寶不會把現在的演算法系統換成15年前的。
基於三方利益:
購買者體驗
賣方利益
平台的發展
搜索肯定會向高精度和高控制性發展。以標簽為中心的用戶標簽圖像仍然是影響流量精度的基本因素。
必須從標簽的角度考慮和優化種子組的圖像。
通過種子組的圖像向相似人擴展到葉類人，業界喜好人最後向相關人擴展也是擴大流量的過程渠道。
基於推薦搜索演算法邏輯:
精密排列階段演算法更強，精度更高，轉化率更高，持續穩定性更強。
基於中小賣方流通的現狀，優化精排階段並非中小賣方能夠簡單接觸。
推薦演算法從搜索排名階段出現在哪個階段？
個人判斷
一是召回階段
二是粗排階段
上述提到召回階段的演算法簡單復蓋商品為萬級，排序規則也比較簡單，中小賣方在召回階段提高精度尤為重要。
在這個萬級商品庫中，如上下架的權重上升，中小賣方有機會上升到主頁，從子單元的索引召回中尋找機會。
或者根據中小賣方的新產品和中小賣方的店鋪水平進行特別優先搜索推薦，使中小賣方的新產品在低銷售狀態下顯示，可以實現錦囊演算法。
中小賣方有機會搜索主頁，不調用用戶信息直接打開主頁的展示權可能是中小賣方最大的支持。
根據召回階段的用戶行為數據，在粗排階段以比例融入用戶信息，即標簽的影響。
在初始召回階段，類別和分詞權重，看業者主圖場景反應背後的人們反饋，用系統引導，給中小賣方真正參考的流量方向和成交方向。
誰瘋狂地印刷用紙直接關閉黑屋，理解印刷用紙優化競爭場景，從優化人群的角度出發，適當放寬處罰。
通過召回階段，得到的用戶信息會影響粗體結果。在這個階段，用戶信息的權重比例不應該太大，流量卡也不應該太死。
在各檢索順序階段用戶信息，即用戶標簽對檢索的影響權重的問題。
這個方向我的個人觀點是可能的。

8. 淘寶的七天螺旋演算法是什麼

以淘寶自動上下架時間算起一個星期 為周期 先說一個周期 正好上下架時間是最多的人流量個下單量 這個時間的前面一個是遞增式 後面一個是遞減式 比如 周4是上下架時間 周四的賣出10 那麼周五 8 周六6 周日3 周一 2-3 周二 4 周三7 在下一周的同期 也就是同一天是為增長式的

9. 今日頭條，淘寶APP的演算法

淘寶會記錄你的瀏覽，在推薦給你都是演算法。
今日頭條的演算法太厲害了，看過哪個類型會一直推薦給你這個類型的，有時會也很尷尬，其他的內容都很少給你推薦了。

10. 淘寶千人千面是什麼意思，千人千面怎麼用

千人千面就是根據不同的消費者會展示不同的產品，例如A平常是看200元以上的衣服，B平常是看100元以下的衣服，那麼當他們搜衣服的時候，A看到的大多數都是幾百元的衣服，而B看到的大多是幾十塊的衣服。例如A是40歲，B是20歲，那麼A搜衣服看到的就是成熟的款式，B搜衣服看到的就是年輕的衣服。簡單一句話說明，就是根據消費者平常的搜索習慣和消費的產品來展現不同的產品。這就是千人千面

而千人千面怎麼用呢，就是要根據你自己店鋪的人群定位來尋找人群

望採納，謝謝