简介: 在集团中,存在大量以“消费者”为粒度的算法业务场景,如品牌广告定向投放、行业潜客挖掘等。过往受限于数据资源,我们大多使用消费者的结构化电商行为(浏览、收藏、购买等行为),并建立机器学习算法模型来对消费者建模,所使用的特征非常有局限性。事实上,除了结构化行为,消费者大量的非结构化行为(搜索query、评论、浏览文章标题、浏览商品图片)对其行为建模与偏好的预测有着非常大的价值,如果利用得当,往往可以为算法模型带来明显的效果提升。本项目旨在通过多模态信息(文本+图片+视频等)的联合建模提升消费者理解的能力,赋能集团10亿高质量自然人建设的愿景目标 目标产出: 期望...