上海2022年10月17日 /美通社/ -- 日前，德勤中國迎來喜訊：旗下德勤管理咨詢中國數(shù)據(jù)科學卓越中心所出品的"機器學習推薦算法"論文被第十三屆IEEE 知識圖譜國際會議（以下簡稱"ICKG"）收錄，凸顯德勤中國在人工智能領域的科研實力再上新臺階，為踐行數(shù)據(jù)科學賦能行業(yè)創(chuàng)新打下堅實基礎。
ICKG是知識圖譜研究領域的國際權(quán)威會議，第十三屆ICKG定于2022年11月30日在美國波士頓舉行，預計將吸引來自200多個國家與地區(qū)的科學家、學者和產(chǎn)業(yè)界的研究人員。知識圖譜作為人工智能的兩大技術(shù)引擎之一，是融合認知計算、知識表示與推理、信息檢索抽取、自然語言處理與語義 Web、數(shù)據(jù)挖掘與機器學習等方向的交叉研究，可廣泛應用于不同行業(yè)的數(shù)智化解決方案中，如智能問答及推理、社交及推薦、金融風險控制、企業(yè)關系挖掘、根因分析等。
德勤中國此次被收錄的論文名為《多核因子分解機算法：一種應用于CTR預估領域的多重嵌入與核化的因子分解機框架（Multi-Kernel-FM: A Multi-Embedding & Kernelization Factorization Machine Framework for CTR Prediction）》，由德勤管理咨詢中國數(shù)據(jù)科學卓越中心合伙人徐凱波與字節(jié)跳動抖音算法團隊聯(lián)合撰寫。德勤管理咨詢中國數(shù)據(jù)科學卓越中心成立于2020年，專注于數(shù)據(jù)科學技術(shù)在各個企業(yè)場景下的研發(fā)和應用。
圖片來源：德勤
該論文構(gòu)建了一個多核FM（Multi-Kernel-FM）框架，通過結(jié)合核函數(shù)和多重嵌入（Embedding）策略來捕捉非線性特征之間的交互，以提高CTR預估（Click-Through Rate, CTR）的準確率，實驗結(jié)果驗證改進后的算法明顯提高了預測的精確性，降低了模型訓練的成本。CTR預估是推薦任務中最核心的算法之一，該類算法負責對每次廣告的點擊情況做出預測，預測用戶是否點擊被推薦的物料（例如廣告、商品等），從而為下次的有效推薦提供算法依據(jù)。
除了技術(shù)創(chuàng)新，德勤管理咨詢中國數(shù)據(jù)科學卓越中心還致力于推動數(shù)據(jù)科學的應用落地，自研了多個知識圖譜相關解決方案，如知識圖譜搭建解決方案、基于Nebular圖數(shù)據(jù)庫引擎的圖分析平臺產(chǎn)品Panorama、智能推薦系統(tǒng)Smart RS、基于知識圖譜增強的推薦平臺解決方案等。
德勤數(shù)智研究院領導合伙人兼德勤管理咨詢中國分析與認知服務領導合伙人尤忠彬表示："人工智能作為一門滲透性強且有顛覆性的通用技術(shù)，正持續(xù)改寫人類生產(chǎn)生活的方方面面，我們將繼續(xù)堅持技術(shù)創(chuàng)新與業(yè)務賦能，用領先的認知智能技術(shù)和成功實踐經(jīng)驗，助力各行各業(yè)抓住新技術(shù)帶來的無限潛能，加速實現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型！"
