阿里巴巴B2B电商算法实战--聚文网

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内容简介

本书是阿里巴巴CBU技术部（1688.com）深耕B2B电商15年的经验总结。阿里巴巴B2B在战略形态上经历了信息平台、交易平台和营销平台的升级迭代，本书聚焦营销平台商业形态背后的算法和技术能力，试图从技术和商业互为驱动的视角阐述技术如何赋能业务，并结合阿里巴巴集团在基础设施和算法创新上的沉淀，打造出智能B2B商业操作系统。具体内容方面，结合阿里巴巴B2B电商业务场景，深度解析算法对用户、商品、商家的精准刻画，围绕搜索、推荐、营销、直播、端智能等场景建模，还原商业视角的技术思考和落地方法。第1章从技术角度介绍了阿里提出的“人、货、厂、商”四位一体的电商核心要素，揭秘了阿里是如何同时做到在消费端和供给端提高效率的。第2章重点讲解了算法落地依赖的工程系统，包括搜索引擎、推荐引擎和实时数据工程。第3章聚焦搜索算法，核心是基于Query理解的导航和搜索排序算法。第4章重点剖析推荐算法，从召回和排序两个环节展开。第5章介绍任何商业平台都离不开的营销算法，以及红包和优惠券等营销工具的使用。第6章讲解了当下在各电商平台盛行的新兴电商内容呈现形式背后的算法，包括直播推荐算法、短视频推荐算法、榜单算法、首图个性推荐算法、端智能等。第7章以知识图谱开篇，重点讲解了阿里巴巴B2B在电商结构化信息挖掘和场景应用等方面的经验。第8章从流量效率最大化的角度阐述了全域中控技术框架和核心算法。

作者介绍前言第1章电商四位一体 1.1 人——买家 1.1.1 开源引流 1.1.2 客群画像 1.2 货——货源 1.2.1 价格力 1.2.2 趋势力 1.3 场——内容 1.3.1 智能文案 1.3.2 文案标签化 1.3.3 模型工程优化 1.3.4 展望规划 1.4 商——企划 1.4.1 品类规划定义 1.4.2 波士顿矩阵 1.4.3 CBU品类规划 1.4.4 技术架构 1.4.5 展望规划第2章系统工程 2.1 搜索工程 2.1.1 统一入口SP服务 2.1.2 策略平台OpenSE 2.1.3 意图分析QP 2.1.4 在线引擎HA3 2.1.5 离线系统Dump 2.2 推荐工程 2.2.1 召回引擎BE 2.2.2 算分服务RTP 2.3 实时数据工程 2.3.1 概述 2.3.2 数据采集 2.3.3 数据分层 2.3.4 数据服务 2.3.5 数据应用第3章搜索算法 3.1 Query查询词理解 3.1.1 Query类目预测 3.1.2 Query改写 3.1.3 Query推荐 3.2 搜索排序 3.2.1 召回 3.2.2 粗排 3.2.3 精排 3.2.4 搜索底部推荐第4章推荐算法 4.1 召回 4.1.1 协同过滤 4.1.2 Embedding I2I

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