阿里巴巴授权新智元发布

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　　【新智元导读】阿里技术团队的新书《不一样的技术创新--阿里巴巴2016双11背后的技术》近日面世，第7章——人工智能包含以下内容：基于深度强化学习与自适应在线学习的搜索和推荐算法研究；颠覆传统的电商智能助理-阿里小蜜技术揭秘；深度学习与自然语言处理在智能语音客服中的应用；数据赋能商家背后的黑科技； 探索基于强化学习的智能推荐之路；DNN在搜索场景中的应用。新智元获授权后带来第7章全部内容，带你深入了解阿里巴巴人工智能技术实力。

　　2016年12月28日，经过3个月的精心策划和准备，阿里技术团队的新书《不一样的技术创新--阿里巴巴2016双11背后的技术》最终呈现在大家面前。这27篇共计10万余字凝聚了阿里工程师的智慧和创造力的的技术干货，在2017新年到来之际终于面世。

　　此书全面阐述阿里双11背后的技术实践与创新，包含基础设施、存储、中间件、云计算、业务架构、大数据、认知计算与人工智能、交互技术及安全等技术领域。

　　全书目录

　　第一章 基础设施

　　1.1 万亿交易量级下的秒级监控

　　1.2 双11背后基础设施软硬结合实践创新

　　1.3 阿里视频云ApsaraVideo是怎样让4000万人同时狂欢的

　　第二章 存储

　　2.1 永不停止的脚步——数据库优化之路

　　2.2 AliCloudDB--双11商家后台数据库的基石

　　第三章 中间件

　　3.1 万亿级数据洪峰下的分布式消息引擎

　　第四章 电商云化

　　4.1 17.5W秒级交易峰值下的混合云弹性架构之路

　　4.2 集团AliDocker化双11总结

　　第五章 业务架构

　　5.1 内容+：打造不一样的双11

　　5.2 双11交易核心链路的故事

　　5.3 千亿访问量下的开放平台技术揭秘

　　5.4 智慧供应链

　　5.5 菜鸟双11“十亿级包裹”之战

　　第六章 大数据

　　6.1 双11数据大屏背后的实时计算处理

　　6.2 双11背后的大规模数据处理

　　6.3 突破传统，4k大屏的沉浸式体验

　　第七章 人工智能

　　7.1 基于深度强化学习与自适应在线学习的搜索和推荐算法研究

　　7.2 颠覆传统的电商智能助理-阿里小蜜技术揭秘

　　7.3 深度学习与自然语言处理在智能语音客服中的应用

　　7.4 数据赋能商家背后的黑科技

　　7.5 探索基于强化学习的智能推荐之路

　　7.6 DNN在搜索场景中的应用

　　第八章 交互技术

　　8.1 VR电商购物

　　8.2 淘宝直播在双11的互动实践

　　8.3 2016双11前端突破

　　8.4 Weex 双11会场大规模应用的秒开实战和稳定性保障

　　8.5 双11晚会背后的技术

　　点击文末“阅读原文”，可查看全书内容。

　　第7章——《人工智能》（部分）

　　1.基于深度强化学习与自适应在线学习的搜索和推荐算法研究

　　作者：灵培、霹雳、哲予

　　淘宝的搜索引擎涉及对上亿商品的毫秒级处理响应，而淘宝的用户不仅数量巨大，其行为特点以及对商品的偏好也具有丰富性和多样性。因此，要让搜索引擎对不同特点的用户作出针对性的排序，并以此带动搜索引导的成交提升，是一个极具挑战性的问题。传统的Learning to Rank（LTR）方法主要是在商品维度进行学习，根据商品的点击、成交数据构造学习样本，回归出排序权重。LTR学习的是当前线上已经展示出来商品排序的现象，对已出现的结果集合最好的排序效果，受到了本身排序策略的影响，我们有大量的样本是不可见的，所以LTR模型从某种意义上说是解释了过去现象，并不一定真正全局最优的。针对这个问题，有两类的方法，其中一类尝试在离线训练中解决online和offline不一致的问题，衍生出Counterfactural Machine Learning的领域。另外一类就是在线trial-and-error进行学习，如Bandit Learning和Reinforcement Learning。