阿里妈妈牟娜的深度兴趣演化网络模型，如何提升定向广告点击率预估？

本文共计4382个文字，预计阅读时间需要18分钟。

分享嘉宾：仝妍、阿里巴巴、高级算法工程师、编辑整理：孙鼎、内容来源：DataFun+AI+Talk《定向广告新一代点击率预估主模型——深度兴趣演化网络》

产品社区：DataFun

导读：本次带来本次分享的大咖是来自DataFun的仝妍、阿里巴巴的高级算法工程师等，他们将围绕定向广告新一代点击率预估主模型——深度兴趣演化网络进行深入探讨。

分享嘉宾：牟娜 阿里巴巴 高级算法工程师

编辑整理：孙锴

内容来源：DataFun AI Talk《定向广告新一代点击率预估主模型——深度兴趣演化网络》

出品社区：DataFun

---

导读： 本次带给大家分享是阿里妈妈在2018年做的模型上的创新——深度兴趣演化网络（Deep Interest Evolution Network），分享将从以下几个方面展开——

1. 提出该模型的背景及原因

2. 该模型的结构详解

3. 该模型的最终效果

--

01 背景 #1、业务形态

在介绍该模型创新背景之前，先来看一下我们的业务形态：当我们打开淘宝的时候，首先呈现的是一个banner形式的广告；在首页猜你喜欢场景下，或者购物链路的其他场景下，会出现一些单品的广告：在推荐的商品浏览列表，即信息流场景下，会在列表中穿插广告投放，且投放位置固定，这些广告将和正常推荐浏览的商品一起呈现出来。