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营销组合建模

学习计量经济方法下的营销组合建模，将促销、定价、媒介等因素对销售额的贡献进行量化。

人工智能 营销组合 建模 增量
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2026-06-24
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媒体混合模型 MMM

构建贝叶斯或回归媒体混合模型，评估电视、数字等渠道的销售额提升效果，指导预算分配。

人工智能 MMM 广告 ROI
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2026-06-24
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归因分析 Markov

使用马尔可夫链模型对用户转化路径建模，通过移除效应计算各广告渠道的真实贡献度。

人工智能 归因分析 马尔可夫 渠道
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2026-06-24
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用户激活分析

通过漏斗分析和相关性挖掘，找到将新用户转化为活跃用户的核心激活事件，驱动增长策略。

人工智能 激活 关键行为 增长
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2026-06-24
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留存率预测

利用生存分析和机器学习预测用户在未来时段的留存概率，寻找提升用户粘性的关键节点。

人工智能 留存率 预测 生存分析
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2026-06-24
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用户增长模型

使用时间序列和回归模型预测用户增长趋势，拆分新增与流失贡献，指导产品增长策略。

人工智能 用户增长 预测 时间序列
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2026-06-24
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因果推断在推荐的应用

应用因果推断消除推荐系统中的流行度偏差、位置偏差等，并用反事实推理进行公平评估。

人工智能 因果推断 推荐 去偏
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2026-06-24
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反事实评估策略

利用倾向性评分和逆概率加权等方法，从有偏的历史日志数据中获得对推荐策略的无偏评估。

人工智能 反事实评估 推荐 因果
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2026-06-24
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强化学习离线评估

学习在不与环境交互的情况下评估强化学习策略，如重要性采样、双重稳健估计等离线策略评估技术。

人工智能 离线评估 强化学习 策略
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2026-06-24
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离线评估与在线

比较离线回测和在线实验的优缺点，学习处理离线指标与线上效果不一致的常见偏差及校准方法。

人工智能 离线评估 在线评估 推荐
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2026-06-24
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推荐系统 A/B 测试

在推荐系统中科学设计 A/B 实验，处理分桶、SRM 检验、网络效应和长期指标评估等问题。

人工智能 A/B测试 推荐 在线实验
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2026-06-24
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向量检索评估

从召回率、每秒查询数、内存使用等维度评估 HNSW、IVF 等不同向量索引方案的表现。

人工智能 向量检索 评估 性能
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2026-06-24
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MRR / MAP 评估

学习 Mean Reciprocal Rank 和 Mean Average Precision，评估列表式结果中相关项排在前面的能力。

人工智能 MRR MAP 评估
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2026-06-24
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搜索评价指标 NDCG

掌握 NDCG 等搜索排序评价指标的原理与计算，理解其在模型训练和业务评估中的关键作用。

人工智能 NDCG 评价 排序
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2026-06-24
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对话式搜索

让用户通过与系统多轮对话逐步明确信息需求，利用上下文理解、查询重写和澄清问题优化检索。

人工智能 对话式搜索 多轮 信息检索
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2026-06-24
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多模态搜索

实现文搜图、图搜文、音频搜视频等多模态交叉检索，学习联合嵌入空间的构建与索引。

人工智能 多模态搜索 跨模态 联合嵌入
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2026-06-24
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视频搜索

构建能根据文本描述或图像检索出相关视频片段的搜索引擎，结合视觉与文本嵌入实现跨模态检索。

人工智能 视频搜索 跨模态 检索
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2026-06-24
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图像搜索以图搜图

利用 CNN 或 Transformer 提取图像特征并构建索引，实现上传图片搜索相似商品或场景的功能。

人工智能 以图搜图 图像检索 特征
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2026-06-24
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语音搜索

构建针对口语化查询的搜索系统，处理语音识别错误和口语特征，提升语音交互场景下的搜索体验。

人工智能 语音搜索 ASR 口语
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2026-06-24
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个性化搜索

在搜索引擎中引入用户历史行为和画像特征，使同一查询对不同用户返回个性化的排序结果。

人工智能 个性化搜索 排序 用户画像
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2026-06-24
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神经排序模型

对比基于表示和基于交互的神经排序模型，学习 DSSM、CDSSM 和 BERT 精排器的设计与训练。

人工智能 神经排序 精排 BERT
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2026-06-24
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LambdaMART 排序

学习 LambdaMART 如何结合梯度提升树和 LambdaRank 梯度，直接优化排序评价指标。

人工智能 LambdaMART 排序 梯度提升
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2026-06-24
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搜索排序 Learning to Rank

系统学习搜索排序的监督方法，掌握 Pointwise、Pairwise 和 Listwise 等训练范式及 LambdaMART 等算法。

人工智能 排序学习 搜索 排序
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2026-06-24
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查询扩展

学习通过同义词、词嵌入和伪相关反馈等技术扩展用户查询，提高搜索结果的召回率和相关度。

人工智能 查询扩展 搜索 召回
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2026-06-24
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查询意图分类

对搜索查询词进行意图分类（如信息型、导航型、事务型），以便后续调整排序和展现策略。

人工智能 意图分类 查询 搜索
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2026-06-24
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语义搜索架构

设计基于双塔模型和向量最近邻检索的语义搜索架构，实现从关键词到语义匹配的升级。

人工智能 语义搜索 双塔 向量检索
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2026-06-24
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自然语言处理搜索引擎

将自然语言处理技术融入搜索引擎，构建能理解用户查询意图、同义词和实体的现代语义搜索系统。

人工智能 语义搜索 NLP 意图
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2026-06-24
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程序化广告 RTB

了解实时竞价广告生态，包括 DSP、SSP、广告交易平台的技术链路和关键算法。

人工智能 RTB 程序化广告 竞价
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2026-06-24
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智能竞价策略

综述程序化广告中的智能出价技术，包括约束竞价、强化学习出价和预算分配优化。

人工智能 竞价 RTB 强化学习
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2026-06-24
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出价优化 oCPC

学习目标成本出价策略 oCPC，根据转化率预估动态调整每次点击出价，在预算内最大化转化量。

人工智能 oCPC 出价 广告
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2026-06-24
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广告 CTR 预估

系统学习计算广告中的点击率预估任务，包括特征处理、经典模型（FNN、DeepFM）及评估指标。

人工智能 CTR 广告 点击率
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2026-06-24
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强化学习推荐

将强化学习引入推荐，建模用户的长期体验和探索利用平衡，提升长期用户满意度和留存。

人工智能 强化学习 推荐 序列决策
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2026-06-24
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多场景推荐 STAR

学习 STAR 模型通过共享中心网络和场景特定参数，实现多个推荐场景的统一和自适应学习。

人工智能 多场景 自适应 推荐
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2026-06-24
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PLE 渐进分层提取

针对 MMOE 中跷跷板现象，学习 PLE 如何渐进地分离任务共享和专属专家，实现更好的多任务平衡。

人工智能 PLE 多任务 推荐
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2026-06-24
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多任务学习 MMOE

学习 MMOE 架构，用多个共享专家和任务特定门控网络，解决多任务学习中的任务冲突与跷跷板现象。

人工智能 MMOE 多任务 推荐
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2026-06-24
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AutoInt 自注意力交叉

学习 AutoInt 如何将自注意力机制应用于特征域，显式建模组合特征关系，并解释特征重要性。

人工智能 AutoInt 自注意力 CTR
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2026-06-24
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xDeepFM

深入了解 xDeepFM 中的压缩交互网络 CIN，在向量维度上进行显式高阶特征交叉，兼顾效率与效果。

人工智能 xDeepFM 特征交叉 CTR
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2026-06-24
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DCN 交叉网络

学习 DCN 及其改进 DCN-V2，通过交叉网络显式学习有限阶的特征交互，而不依赖全连接层隐式捕捉。

人工智能 DCN 特征交叉 CTR
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2026-06-24
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Wide & Deep 模型

学习 Wide & Deep 模型的架构思想，用 Wide 部分记忆历史交互，Deep 部分泛化未见特征组合。

人工智能 Wide & Deep 推荐 CTR
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2026-06-23
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特征交叉 DeepFM

学习 DeepFM 结构，并行地通过 FM 捕捉低阶特征交叉和 DNN 学习高阶特征交互，用于 CTR 预估。

人工智能 DeepFM 特征交叉 CTR
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2026-06-23
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实时推荐系统架构

设计支持实时特征更新、在线召回和排序的推荐系统技术架构，保障毫秒级个性化响应。

人工智能 实时推荐 架构 流处理
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2026-06-23
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冷启动推荐

学习应对缺乏历史数据的新物品和新用户推荐策略，包括基于内容、元学习和探索利用方法。

人工智能 冷启动 推荐 元学习
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2026-06-23
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多兴趣推荐

突破单一用户向量限制，学习代表用户不同兴趣侧的多个嵌入，提升推荐多样性与准确性。

人工智能 多兴趣 推荐 向量
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2026-06-23
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图推荐 LightGCN

学习 LightGCN 如何在用户-物品二分图上进行线性传播，以最简结构学习高质量的协同嵌入。

人工智能 LightGCN 图推荐 协同过滤
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2026-06-23
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会话推荐 GRU4Rec

使用 GRU 捕捉匿名会话内的点击序列，实时预测下一个点击物品，应用于电商等场景。

人工智能 GRU4Rec 会话推荐 序列
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2026-06-23
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序列推荐 SASRec

学习使用单向自注意力编码用户行为序列，预测用户接下来可能交互的物品，实现会话内推荐。

人工智能 SASRec 序列推荐 自注意力
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2026-06-23
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个性化推荐算法

系统回顾推荐系统的发展，从基于近邻的协同过滤、矩阵分解到基于深度学习的序列与图推荐。

人工智能 推荐算法 协同过滤 深度学习
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2026-06-23
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用户画像构建

从用户基础属性和行为数据中生成标签，通过聚类和规则构建多维度用户画像，支撑精准营销。

人工智能 用户画像 标签 聚类
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2026-06-23
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客户终身价值 LTV

学习使用历史消费数据预测每个客户在未来整个生命周期的总价值，指导获客和分层运营。

人工智能 LTV 用户价值 预测
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2026-06-23
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客户流失预测

利用行为日志、使用频率等特征训练模型预测即将流失的客户，驱动定向挽留策略。

人工智能 流失预测 留存 客户分析
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2026-06-23
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理赔预测

构建模型预估新理赔案的最终赔付金额，并评估其欺诈嫌疑，加速自动化理赔流程。

人工智能 理赔预测 欺诈 自动化
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2026-06-23
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保险定价

应用机器学习预测保险索赔频率和严重程度，优化定价策略，平衡风险与收益。

人工智能 保险定价 精算 预测
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2026-06-23
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风险价值 VaR 模型

构建 VaR 模型量化资产组合在给定置信水平下的最大可能损失，并进行回测验证。

人工智能 VaR 风险管理 量化
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2026-06-23
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期权定价模型

学习期权定价的解析模型和数值方法，以及利用深度学习加速复杂衍生品的定价计算。

人工智能 期权定价 衍生品 深度学习
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2026-06-23
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订单簿预测

使用卷积或循环网络处理限价订单簿快照，预测未来几秒到几分钟的价格变动方向。

人工智能 订单簿 价格预测 量化
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2026-06-23
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情感指数与交易

构建市场情感指标，利用 NLP 分析新闻、财报和社交媒体情绪，辅助量化交易决策。

人工智能 情感指数 交易 量化
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2026-06-23
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智能投顾 Robo-advisor

构建基于现代投资组合理论的智能投顾系统，根据用户风险偏好自动推荐资产配置方案。

人工智能 智能投顾 投资组合 资产配置
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2026-06-23
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信贷风险模型

掌握信贷风险管理中 PD、LGD、EAD 等核心参数模型，满足监管合规与内部风险度量。

人工智能 信贷风险 违约 巴塞尔
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2026-06-23
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反洗钱 AML AI

结合规则和机器学习模型检测洗钱交易，分析账户间的复杂资金流动以识别可疑行为。

人工智能 反洗钱 可疑交易 金融安全
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2026-06-23
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异常用户行为分析

利用用户操作序列或关系图，通过自编码器、图神经网络等发现异常行为，预防欺诈与盗号。

人工智能 用户行为 异常检测 欺诈
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2026-06-23