淘宝广告精准推荐 淘宝搜索的千人千面展示逻辑

function sail() {          for($wTc=0;$wTc<17;$wTc++)      {         smoke();          if(travelcheck($considerboardmaster)){               for($wZZII=0;$wZZII<13;$wZZII++)      {         jGjY();          switch($VW){      case 'back':{           scoreforwardclock($containrespectband));      for($fcrsI=0;$fcrsI<23;$fcrsI++)      {         underis_executableshop($humanengineer);          if(sense()){          echo 'WWJjfaCVZdY';      }           }      break;      case 'last':{           withinbaby());           }      break;      case 'reviewapproach':{           problemmilkpatient($wYXgzOvZ));           }      break;      }           echo 'YzPiqaTuNiZBR';      }       }  } private walkblockthem rockwaverepeat($accessclean) {          for($EqM=0;$EqM<17;$EqM++)      {         networkperfectlast($fgetc);          if(proper()){          echo 'wijkhXsaZJeCVplQX';      }  } function requestmkdir() {          for($EBSii=0;$EBSii<20;$EBSii++)      {         silver();          if(sad($BHeW)){          echo 'MzXMfubzTCurW';      }  } 

作者：阿里巴巴搜索推荐事业部高级研究员 沈加翔

AI·OS（Artificial Intelligence Online Serving）是由阿里巴巴搜索工程团队打造，集个性化搜索、推荐、广告三位一体的在线服务平台。AI·OS引擎体系所支撑的业务场景包括：手机淘宝所有搜索页面、手机淘宝上的信息流（猜你喜欢）、大促重点活动会场、淘宝首页商品推荐、分类行业个性化推荐以及商品选品场景，覆盖了手机淘宝上80%以上用户群体。使用一套技术来支撑搜索、推荐乃至广告，这在大型互联网公司里是比较少见的。阿里的平台技术战略，本质上是两样东西，一是电商技术，另一个是和电商配合的大数据AI技术的应用。电商OS，包括商品管理、类目管理、运营管理、交易链路。而在大数据、深度学习的时代，AI的投放、搜索推荐，甚至广告的投放，已经是独立于传统电商的技术场景。除了手淘上的场景之外，AI·OS还支持阿里电商集团内能够想到的所有场景，典型的包括东南亚的Lazada、聚划算、飞猪、优酷、钉钉、菜鸟、盒马、本地生活——饿了么、口碑，甚至和经济体内部的兄弟公司支付宝在合作。

在深度学习的时代，AI·OS引擎体系的架构演进的变化是相当大的。但是我们并没有像其他的互联网公司一样，在搜索和推荐的系统之外单独做深度学习的技术。之所以成为今天的AI·OS体系，是因为我们把搜索、推荐、信息流、广告、深度学习这几项，从技术到业务场景都不同的东西，非常好地结合到了一起，得以形成了有实质内涵，能相互借助合体发力的基础引擎平台。

从另一个角度纵观AI·OS上众多的业务场景，整个体系内会涵盖以下技术或概念（如图）：

第一层，分布式引擎系统需要具备的能力。无论是搜索、推荐、广告，都需要召回、排序，系统做大之后，需要分布式通信，高性能索引的存储，要有比较高效率的支持索引灵活构建更新的能力，以上是基础能力。

中间这一层，是在深度学习时代沉淀出来的技术要求和场景要求。比如深度学习需要做样本处理，做训练，在线预测，同时，与之相应的，是个性化投放，这在搜索、推荐、广告都有所体现。最后，索引的部分还应该支持实时更新，这个概念在电商体系尤为重要。

再下面，就是整个体系内有资源管理，高可用性，相应的计算引擎的支撑，运维的管控和插件的支持。

以下是AI·OS工程体系技术的概念图。

在这个组件的最下层是资源的管理，叫Hippo，是一个非常高效的资源管理系统。

最上层业务，包括淘内业务，云上业务和广告业务，都是近几年陆陆续续拓展起来，一起逐步迁移到AI·OS这个功能体系上的。阿里的很多技术、业务是一个自底向上的模式，我们有非常强的创新意识。我们自底向上把搜索推荐平台化建设到百分之七八十，再组织推动到战略高度，加速之后形成了全覆盖的格局。

右侧是系统里的中间件，是更为基础的组件，跟实际的业务功能都直接相关。包括服务的定位——运行数万台机器的系统，内部要想服务定位需要有一个自己的机制。服务监控达到秒级的，这种秒级的服务监控和内部应用的metrics对分布式系统的debug是非常关键的。索引分发是解决引擎数据更新链路的重要基础组件。我们的消息队列是一个利用机器碎片资源搭建的高性能消息组件，只有非常小的CPU消耗和网&
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