MOBIUS：迈向百度赞助搜索中下一代查询-广告匹配系统
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2024-09-06 v1
摘要
百度运营着中国最大的商业网络搜索引擎，每天响应数以亿计在线用户的各种查询。为了构建高效的赞助搜索引擎，我们曾采用三层漏斗状结构，在低响应延迟和计算资源限制的约束下，从数十亿广告候选中筛选并排序数百个广告。给定用户查询，顶层匹配层负责为下一层提供语义相关的广告候选，而底层的排序层则更关注这些广告的业务指标（例如 CPM、ROI 等）。匹配与排序目标之间的明确分离导致了商业回报的降低。Mobius 项目旨在解决这一严重问题。这是我们首次尝试训练匹配层在查询-广告相关性之外将 CPM 作为附加优化目标，通过直接从数十亿查询-广告对中预测 CTR（点击率）来实现。具体而言，本文将详细阐述我们如何采用主动学习来克服离线训练神经点击网络时匹配层点击历史不足的问题，以及我们如何使用 SOTA ANN 搜索技术更高效地检索广告（此处“ANN”代表近似最近邻搜索）。我们贡献了 Mobius-V1 的解决方案，作为我们下一代查询-广告匹配系统的首个版本。
引用
@article{arxiv.2409.03449,
title = {MOBIUS: Towards the Next Generation of Query-Ad Matching in Baidu's Sponsored Search},
author = {Miao Fan and Jiacheng Guo and Shuai Zhu and Shuo Miao and Mingming Sun and Ping Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.03449},
year = {2024}
}
备注
Accepted by KDD'19