具体描述
本书是阿里巴巴CBU技术部（1688.com）深耕B2B电商15年的经验总结。阿里巴巴B2B在战略形态上经历了信息平台、交易平台和营销平台的升级迭代，本书聚焦营销平台商业形态背后的算法和技术能力，试图从技术和商业互为驱动的视角阐述技术如何赋能业务，并结合阿里巴巴集团在基础设施和算法创新上的沉淀，打造出智能B2B商业操作系统。
具体内容方面，结合阿里巴巴B2B电商业务场景，深度解析算法对用户、商品、商家的精准刻画，围绕搜索、推荐、营销、直播、端智能等场景建模，还原商业视角的技术思考和落地方法。
第1章从技术角度介绍了阿里提出的“人、货、厂、商”四位一体的电商核心要素，揭秘了阿里是如何同时做到在消费端和供给端提高效率的。
第2章重点讲解了算法落地依赖的工程系统，包括搜索引擎、推荐引擎和实时数据工程。
第3章聚焦搜索算法，核心是基于Query理解的导航和搜索排序算法。
第4章重点剖析推荐算法，从召回和排序两个环节展开。
第5章介绍任何商业平台都离不开的营销算法，以及红包和优惠券等营销工具的使用。
第6章讲解了当下在各电商平台盛行的新兴电商内容呈现形式背后的算法，包括直播推荐算法、短视频推荐算法、榜单算法、首图个性推荐算法、端智能等。
第7章以知识图谱开篇，重点讲解了阿里巴巴B2B在电商结构化信息挖掘和场景应用等方面的经验。
第8章从流量效率最大化的角度阐述了全域中控技术框架和核心算法。
作者简介
任卫军，阿里巴巴研究员，2006年4月入职淘宝技术部，分别在淘宝和中台技术部门负责交易和营销的研发工作，对整个To C电商技术体系有深度洞察。2017年作为事业部CTO，负责阿里CBU&C2M技术部，聚焦B类业务技术体系建设。
霍承富，阿里巴巴资深算法专家，2012年毕业于中国科学技术大学，博士学位，毕业后加入阿里巴巴，从事搜索、推荐、广告、营销、用户增长等相关的算法工作，目前担任阿里集团新零售技术事业群CBU技术部算法团队Leader；发表多篇学术论文，提交发明专利十余篇。
翁晨玮，阿里巴巴算法专家，2012年毕业于浙江大学，硕士学位，曾在百度、腾讯等公司从事搜索推荐算法相关工作，于2017年加入阿里巴巴，目前担任阿里集团新零售技术事业群CBU技术部搜索和用户增长算法团队Leader。
卢小康，阿里巴巴技术专家，2010年毕业于杭州电子科技大学，硕士学位，毕业后加入阿里巴巴，从事搜索引擎工程和算法工程相关工作，目前担任阿里集团新零售技术事业群CBU技术部算法工程策略团队Leader。
董宇，阿里巴巴高级算法专家，毕业于北京航空航天大学，硕士学位，2014年加入阿里巴巴。
赵玉姣，阿里巴巴算法专家，2015年毕业于天津大学，硕士学位，毕业后加入阿里巴巴，从事搜索、用户增长等相关的算法工作。
贺星星，阿里巴巴高级算法工程师，2010年毕业于大连理工大学，硕士学位，先后在中兴通讯、三星电子、亚信数据从事3G/4G通信、智能终端、智能图像算法相关工作，2018年加入阿里巴巴，从事搜索、用户增长相关的算法工作。
陈曦，阿里巴巴高级算法工程师，2014年毕业于浙江大学，硕士学位，2018年加入阿里巴巴，从事C2M产地供应链相关的算法工作。
林瀚驰，阿里巴巴高级算法工程师，2016年毕业于北京大学，硕士学位，毕业后加入深信服，从事webshell查杀、网页篡改检测等安全相关算法工作，2018年加入阿里巴巴，从事搜索相关的算法工作。
茹江涛，阿里巴巴高级算法工程师，2017年毕业于南京航空航天大学，硕士学位，毕业后加入腾讯，从事游戏安全相关的算法工作，2019年加入阿里巴巴，从事搜索相关的算法工作。
张吉豪，阿里巴巴技术专家，从事网络游戏研发近9年，作为服务端负责人研发了《勇者大冒险》《寻仙手游》两款作品。2018年加入阿里巴巴，从事搜索、推荐、实时计算相关的数据及工程工作，提交发明专利3篇。
谷伟，阿里巴巴高级开发工程师，2016年毕业于东南大学，硕士学位，毕业后加入趋势科技从事邮件服务器安全防护工作，2018年加入阿里巴巴从事搜索和推荐相关的算法工程工作，提交发明专利3篇。
杨帅，阿里巴巴技术专家，2011年毕业于武汉工程大学，学士学位，毕业后加入网易网络从事云网络安全DDOS防御等相关工作，2019年加入阿里巴巴从事搜索和推荐算法工程相关工作，目前负责搜索引擎相关工作。
张波，阿里巴巴高级开发工程师，2013年毕业于哈尔滨工业大学，硕士学位，毕业后主要在前程无忧公司从事搜索引擎相关工作，2018年加入阿里巴巴从事搜索和推荐相关的算法工程工作。
张贺，阿里巴巴高级开发工程师，2016年毕业于深圳大学，硕士学位，毕业后加入腾讯从事主机反入侵方面的工作，2018年加入阿里巴巴从事搜索和推荐等相关的算法工程工作，提交GitHub开源项目一项，提交发明专利3篇。
王修充，毕业于北京航空航天大学，硕士学位，先后在京东推荐算法团队、阿里CBU技术部承担推荐算法的工作，目前主要的工作方向为直播、短视频电商内容推荐，研究兴趣为多目标学习、图网络在推荐算法中的应用。
何珂，阿里巴巴高级算法工程师，毕业于北京邮电大学，硕士学位，2018年入职阿里。
娄琦，阿里巴巴高级算法工程师，毕业于杭州电子科技大学，硕士学位，2018年入职阿里。
吕泽，毕业于西安电子科技大学，硕士学位，2017年入职阿里，1688猜你喜欢算法负责人，曾在AAAI等学术会议和期刊上发表论文。
徐传宇，阿里巴巴推荐算法工程师，毕业于厦门大学数学科学学院，理学硕士学位，2019年7月入职阿里巴巴。
叶梦贤，阿里巴巴高级算法工程师，毕业于荷兰伊拉斯姆斯大学，硕士学位，2019年入职阿里。
顾海倩，阿里巴巴推荐算法工程师，毕业于北京邮电大学，硕士学位，2019年入职阿里。
韩乔，阿里巴巴高级算法工程师，2017年毕业于新加坡国立大学，硕士学位，2019年入职阿里。
林源远，毕业于中南大学，硕士学位，2018年入职阿里，负责推荐算法相关的工作。
陈起进，阿里巴巴高级算法专家，毕业于浙江大学，硕士学位，2019年入职阿里，研究方向包括NLP/NLG/知识图谱，目前主要负责电商知识图谱建设、内容理解、可解释模型及智能助理相关工作。
王姿雯，阿里巴巴算法工程师，毕业于北京邮电大学，硕士学位，2019年入职阿里。
任伟龙，阿里巴巴高级算法工程师，毕业于中国人民解放军火箭军工程大学，博士学位，2019年入职阿里，主要技术方向为运筹优化算法，在流量分配、智能定价等领域应用优化算法提升效率和营收，同时最小化运营成本。
张进，阿里巴巴算法专家，毕业于英国布里斯托大学，硕士学位，2017年入职阿里。
张涛，阿里巴巴高级算法工程师，毕业于北京邮电大学，硕士学位，2018年入职阿里，研究方向包括NLP、NLG、GAN、ML等。在顶级学术会议和SCI期刊中发表过多篇学术文章，目前主要从事B类知识图谱建设和商品企划链路升级。
宁振，阿里巴巴高级算法工程师，毕业于南昌大学，硕士学位，2019年入职阿里，主要从事NLP相关技术如文本理解、知识图谱的研究和应用。
孙刘诚，阿里巴巴高级算法工程师，2019年毕业于同济大学，博士学位，毕业后加入阿里巴巴，从事用户增长等相关的算法工作，同时是浙江大学-阿里巴巴联合培养博士后，发表多篇学术论文。
刘祥宇，阿里巴巴技术专家，毕业于中国科学技术大学，硕士学位，2015年入职阿里，主要方向是研究电商导购领域的相关工程研发工作。
目录信息
前 言
第1章 电商四位一体 1
1.1 人—买家 1
1.1.1 开源引流2
1.1.2 客群画像17
1.2 货—货源 22
1.2.1 价格力22
1.2.2 趋势力28
1.3 场—内容 36
1.3.1 智能文案37
1.3.2 文案标签化46
1.3.3 模型工程优化49
1.3.4 展望规划49
1.4 商—企划 50
1.4.1 品类规划定义51
1.4.2 波士顿矩阵53
1.4.3 CBU品类规划53
1.4.4 技术架构59
1.4.5 展望规划61
第2章 系统工程 63
2.1 搜索工程 63
2.1.1 统一入口SP服务64
2.1.2 策略平台OpenSE72
2.1.3 意图分析QP74
2.1.4 在线引擎HA377
2.1.5 离线系统Dump81
2.2 推荐工程 85
2.2.1 召回引擎BE85
2.2.2 算分服务RTP89
2.3 实时数据工程 95
2.3.1 概述 96
2.3.2 数据采集96
2.3.3 数据分层98
2.3.4 数据服务99
2.3.5 数据应用100
第3章 搜索算法 101
3.1 Query查询词理解 101
3.1.1 Query类目预测102
3.1.2 Query改写106
3.1.3 Query推荐111
3.2 搜索排序 122
3.2.1 召回124
3.2.2 粗排135
3.2.3 精排142
3.2.4 搜索底部推荐161
第4章 推荐算法 163
4.1 召回 164
4.1.1 协同过滤165
4.1.2 Embedding I2I168
4.1.3 DeepMatch170
4.2 排序 176
4.2.1 Wide&Deep模型176
4.2.2 DIN180
4.2.3 DIEN183
4.2.4 DMR186
4.2.5 ESMM190
第5章 营销算法 197
5.1 红包 197
5.1.1 用户敏感度建模198
5.1.2 离线红包分配200
5.1.3 在线红包分配202
5.2 营销优惠券 208
第6章 多模态内容场景与端智能 212
6.1 直播推荐算法 212
6.1.1 多目标学习213
6.1.2 用户异构行为214
6.1.3 直播排序模型214
6.2 短视频推荐算法 219
6.2.1 短视频推荐概述219
6.2.2 基于异构网络图的推荐方案220
6.3 榜单算法 229
6.3.1 榜单生成229
6.3.2 榜单召回推荐232
6.3.3 榜单内商品排序232
6.3.4 榜单个性化文案233
6.4 多形态内容混排 235
6.5 App端智能 239
6.6 首图个性化 244
6.6.1 全局最优视角联合打散244
6.6.2 跨域召回（从淘宝到1688） 247
第7章 认知推理 250
7.1 电商知识图谱 250
7.1.1 知识工程与专家系统250
7.1.2 语义网络与知识图谱252
7.1.3 知识图谱构建254
7.1.4 知识表示265
7.2 知识图谱主题会场 268
7.3 知识蒸馏 271
7.3.1 知识蒸馏的起源272
7.3.2 多种传递形式的知识蒸馏274
7.3.3 知识蒸馏应用于自然语言生成277
7.3.4 BERT模型蒸馏280
7.4 组货推荐 281
7.4.1 同款匹配281
7.4.2 组货搭配284
7.4.3 服饰搭配286
第8章 全域中控 290
8.1 流量中控 290
8.2 在线动态广告分配 297
8.3 目标动态规划 307
· · · · · · (收起)
读后感
全书描述了阿里巴巴cbu技术部在b2b算法上的技术沉淀，整体而言目前电商行业对于数据和算法的渗透越来越高，学术界的算法能力在各个业务上的落地是一件非常具有挑战性的事情。谁能在商业浪潮中通过技术变革创造变化，谁就能获得更大的机遇。 全书从业务视角出发，通过技术诠释业...
全书描述了阿里巴巴cbu技术部在b2b算法上的技术沉淀，整体而言目前电商行业对于数据和算法的渗透越来越高，学术界的算法能力在各个业务上的落地是一件非常具有挑战性的事情。谁能在商业浪潮中通过技术变革创造变化，谁就能获得更大的机遇。 全书从业务视角出发，通过技术诠释业...
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比较了解这个作者团队，对这个团队支撑的B类业务近两年的承接页有所了解，很不错。 整本书，有广度、有深度，非常值得参考。 以业务背景为起点，针对性设计算法模型，陈述条理清晰，并且能够深度介绍模型细节，比较难得。另外，覆盖搜索、推荐、图谱、短视频，甚至是工程架构，...
全书描述了阿里巴巴cbu技术部在b2b算法上的技术沉淀，整体而言目前电商行业对于数据和算法的渗透越来越高，学术界的算法能力在各个业务上的落地是一件非常具有挑战性的事情。谁能在商业浪潮中通过技术变革创造变化，谁就能获得更大的机遇。 全书从业务视角出发，通过技术诠释业...
用户评价
拿到这本书时，我的第一感觉是它的厚度和内容的密度都令人吃惊，这表明作者团队必然投入了巨大的精力去梳理和提炼那些在阿里这座庞大商业机器中运行的复杂逻辑。我最关心的部分是关于搜索排序和质量控制的章节。B2B的搜索和C端有本质区别，买家的需求往往更专业、更隐晦，有时候一个关键词背后可能隐藏着对特定资质、认证甚至特定产地的严格要求。如果这本书能揭示阿里如何处理这种“长尾、高精确度”的需求，比如他们如何设计那些针对询盘意图的自然语言处理模型，以及如何应对“机器刷单”或“虚假交易”这类B2B特有的风险，那这本书的含金量就上去了。我对书中对反欺诈和信用评估体系的讲解抱有极高期望。在一个涉及巨额资金流和长期履约的生态中，风险控制是生命线。我希望看到的是一套成熟的、可复制的信用评分体系设计思路，而不是空泛的介绍。书中对于如何平衡效率（快速撮合）和风控（确保交易安全）的讨论，将直接决定它是否能成为一本真正具有实战指导意义的宝典。
作为一名资深的技术爱好者，我更倾向于从架构和性能优化的角度来审视这类实战书籍。阿里巴巴的体量意味着任何一个算法模块都必须处理每秒数以万计的并发请求，并且需要极高的实时性。因此，我极其关注书中对于大规模分布式计算框架的选型和调优策略的介绍。比如，在处理用户行为日志和交易数据流时，他们采用了哪种流处理架构（Kafka、Flink 还是自研系统）？在进行特征存储和模型推理服务时，如何保证低延迟和大吞吐量？我期待书中能深入到具体的数据结构和缓存策略层面，揭示在亿级用户规模下，如何将算法模型从实验室阶段顺利迁移到生产环境并保持其稳定性和可扩展性。如果书中能展示一些高并发场景下的性能瓶颈分析和解决实例，例如如何优化一个低效的召回策略，或者如何利用近似最近邻搜索（ANN）来加速海量商品的检索，那么对于系统架构师和高级工程师来说，这本书的价值将是立竿见影的，它能帮助我们避免在实践中走很多弯路。
说实话，市面上关于大数据和算法的书籍多如牛毛，很多读起来就像是把几篇技术博客拼凑起来，缺乏体系性和深度。因此，我对《阿里巴巴B2B电商算法实战》的要求也更高：它必须提供一个清晰的、自洽的算法生态图景。我特别希望看到它能详细阐述B2B特有的定价策略和动态竞价机制是如何通过算法实现的。C端的价格往往是透明的，但B端的议价空间巨大，涉及到批量折扣、地区差异、以及与供应商的长期关系。这本书如果能剖析阿里如何利用博弈论模型来设计一个既能激励供应商保持竞争力，又能让采购商感到公平的动态定价引擎，那简直是教科书级别的贡献。此外，关于供应链协同优化的部分，我期待看到如何利用预测模型来指导库存管理和物流路径规划，尤其是在面对全球化采购和复杂的跨境物流挑战时，算法扮演了怎样的核心角色。这本书如果能将这些复杂的商业决策环节，一一映射到可操作的算法框架中，那么它就超越了一般的技术书籍，上升到了商业模式创新的层面。
这部《阿里巴巴B2B电商算法实战》的名字听起来就让人热血沸腾，尤其对于我这种长期在电商领域摸爬滚打，却总感觉算法壁垒难以逾越的从业者来说，简直是久旱逢甘霖。我一直深信，数据驱动的决策才是现代商业的未来，而B2B这个相对传统、信息流更复杂的领域，其算法的深度和广度必然远超C端零售。这本书如果能真正深入剖析阿里巴巴如何利用先进的机器学习模型，在海量供应商和采购商之间建立高效的匹配机制，那将是无价之宝。我特别期待看到它如何讲解那些复杂的图算法在构建商业关系网络中的应用，比如如何利用知识图谱来挖掘潜在的供应链协同效应，或者如何设计出既能提高转化率，又不损害中小企业长期合作意愿的智能推荐系统。想象一下，书中能提供详尽的案例研究，展示从数据采集、特征工程到模型部署的全流程，那简直就是一本活生生的实战手册。我希望它不仅仅停留在理论层面，而是能提供具体的代码片段和算法优化思路，让我能立刻在自己的项目中进行验证和改进。这本书的价值，绝不仅仅是“知道”算法是什么，而是“学会”如何用这些算法去解决真实的、高价值的商业问题。
最让我感到好奇和期待的，是书中关于“人机协作”和“算法伦理”的探讨。在B2B领域，人与机器的交互是密不可分的。采购经理的经验和直觉，与算法的效率和覆盖面如何完美结合？这本书如果能提供一套关于如何设计“算法辅助决策系统”的框架，而不是完全的自动化，那就太棒了。例如，当算法推荐了一个高风险但高收益的供应商时，系统是如何友好地向人工运营人员发出预警并展示决策依据的。此外，在算法推荐中，如何避免“信息茧房”效应，确保中小企业也能获得公平的曝光机会，这是一个重要的社会责任议题。我希望书中能展示阿里在确保算法公平性（Fairness）方面所做的努力，比如如何设计目标函数来惩罚那些可能固化现有市场格局的推荐偏差。如果这本书能在技术深度之余，还能提供对算法在构建一个更健康、更具包容性的商业生态中的哲学思考，那么它就不仅仅是一本技术指南，更是一份面向未来的商业洞察报告。
这本书总结了CBU技术团队在1688的宝贵算法实践经验，是市面上为数不多的基于真实业务问题的算法实战指导书。强烈推荐！
非常棒的算法实战经验，推荐给工业界的算法与工程同学参考与学习
早就期待有这样一本书，还是阿里出的，好激动啊。必须推荐。
非常棒的算法实战经验，推荐给工业界的算法与工程同学参考与学习
非常棒的算法实战经验，推荐给工业界的算法与工程同学参考与学习
