探索机器学习如何驱动个性化商品发现与推荐
社交媒体对某些商品的流行有着巨大影响。例如，电视剧《小学风云》中出现的乐高花束套装，或是出现在数百万在线视频中的“神奇清洁膏”。这两者都因病毒式传播的片段和分享而获得了关注。
在某中心的“网络爆款”页面上，你可以找到这些以及许多其他被人们讨论的商品——无需观看所有视频片段或滚动浏览。这个合集是Ali Dashti的发现技术团队的创意，该团队帮助某中心商店的购物者与新奇有趣的产品建立联系。
Dashti在某中心领导一个团队，与多个组织的科学家合作，指导构建某中心商店合集、推动推荐算法和改进客户个性化体验背后的研究工作。他在学术界工作了几年后，于2019年加入某中心——这一转变充满了惊喜。
“加入某中心时，我认为自己只是这台大机器中的一个小齿轮，但事实并非如此，” Dashti说。“你真的可以在这里产生影响，你可以推动业务决策并提升客户满意度。”
探索在某中心购物的新方式
许多人与某中心商店的互动是通过搜索进行的。你带着寻找某物的想法而来，输入查询词，然后浏览结果。这种方式虽然有效，但只是购物的一种方式。Dashti的团队正在探索客户可能在某中心商店发现下一个心仪之物的其他方式。
他详细阐述道：“是否有可能将这份包含数亿商品的清单，消化成更小的合集——包含成千上万商品，分为数十个类别——这些合集围绕某个主题（如母亲节或返校季等特定活动）联系起来？然后，我们希望根据客户的品味和购物意图，对这些合集进行个性化处理，以便他们发现。”
他将这一挑战分解为两个方面。
一方面是围绕活动和季节性构建的合集。发现技术科学团队训练了一个机器学习模型，该模型利用季节性预测、周期性营销输入以及客户群体的过去行为来创建合集，例如秋季或春季热门商品以及返校季商品。另一个例子是像“网络爆款”这样的常青合集，它全年都能检测到有影响力者推荐的很酷和病毒式传播的商品。该模型利用这些信号自动创建展示这些商品的登录页面，供客户发现。
“网络爆款”功能的创意源于团队提出的一个问题：算法能否根据社交媒体影响者的热议，识别一张图片是否“酷”？最终的功能将某中心的库存与社交媒体平台上的讨论联系起来。
“我们在影响者数据上训练了一个深度学习模型，使其成为某中心商品目录的‘酷感检测器’，”他说。
Dashti说，个性化问题的第二部分是团队所谓的自动化营销：将正确的商品与单个客户联系起来。
他解释说：“现在我们有了这些合集，如何为它们引流？如果客户正在查看某个商品，也许我们可以根据该客户正在浏览的内容，推荐一些其他是网络爆款或春季热门的商品。”
他补充说，团队正在思考如何在客户没有特定意图的地方（例如某中心主页或电子邮件）推动对这些合集的发现。例如，可能会提供一个“为你发现客户最爱”的分组。
自动化营销涉及科学挑战，即为某中心客户打造一种基于人工智能的个性化产品推荐器，回答推荐什么内容、在客户旅程的哪个位置以及什么时间推荐的问题。它超越了创建一套规则的范畴，比如，如果某人搜索过鞋子，就展示更多鞋子。
“我们的工作更多地在于，如何根据我们所了解的客户的短期和长期偏好，真正理解他们想要什么，并在他们的购物旅程中给予他们偶然发现的惊喜感，即使他们不是在寻找特定类别的产品，”他说。“我们个性化章程的另一个原则是如何使我们的推荐具有可解释性。”
Dashti提到了过去几年基于大型语言模型的人工智能创新爆炸，这些模型可以像人类一样生成文本。
“我们可以利用这一点来改善客户在诸如父亲节和返校季等活动中的体验——将客户旅程理解为一连串的偏好和行为，如购物意图、页面访问等，以利用现有的基于Transformer的语言模型，帮助客户筛选我们在某中心拥有的海量商品目录，并确保他们获得卓越的体验，”他说。
从大学到科技行业的转变
Dashti在威斯康星大学密尔沃基分校的学术重点是冷冻电子显微镜学，这似乎与他现在的工作相去甚远。但有一个共同的主线：他编写算法，旨在揭示隐藏在数据中的见解。当Dashti在伊朗的Sharif University of Technology读本科时，一位教授兼导师向他介绍了脑机接口的研究领域。
在第四年，他编写了一种算法，可以根据脑电图信号识别诸如思考写诗或旋转物体等任务。他说，从那个项目中，“我入迷了”。他知道自己想从事某种形式的机器学习。
在威斯康星大学（他在这里获得了电气和电子工程硕士学位以及生物医学和医疗保健信息学博士学位），他对冷冻电子显微镜产生了兴趣，该技术可以生成冷冻生物样本的原子级图像。他构建了一种算法，可以根据几何数据帮助识别分子机器在工作周期中的构象变化。他的工作被引用于2017年诺贝尔化学奖的科学意义部分，该奖项引用了该成像技术的发展及其生成生物分子3D图像的能力。
几年后，他已经建立了 prestigious 的学术生涯，并与妻子和两个孩子舒适地生活在密尔沃基。但他有转入业界的想法，在那里他的工作会产生更切实的影响。当某中心的招聘人员联系他时，他回应了，不久他就搬到西雅图，以应用科学家的身份加入了时尚营销团队。
他加入某中心后不久，当时该组织的首席营销官Carmen Nestares邀请Dashti喝咖啡，与他谈论公司的“第一天”文化，鼓励他留下自己的印记。
“这是我的老板的老板的老板。这完全出乎意料，”他说。“她当时真的给了我这种信心和主人翁精神，这是我那时所需要的。”
在公司第一年，Dashti撰写了一份关于归因的简报，归因是确定不同营销活动如何与特定购买相关联的过程。他以为可能只有几个人会读它。
令他惊讶的是，这份简报引发了变化。“它被纳入了下一年的路线图。一年后，团队已将我的发现融入了他们对归因的思考方式中。这太棒了，”他说。
Dashti后来与Nestares一起创建了发现技术团队，他现在在那里管理一个科学家团队。他将某中心描述为像是一万个创业公司的集合。“你可以拥有创业公司所有的自由，可以体验身兼数职的学习经历，”他说。“但你拥有整个领域的所有知识财富供你使用。”
这种文化有利于在即时项目和被他称为长期科学发现“登月计划”之间取得平衡。在其他项目中，该团队正在与某中心学者、麻省理工学院计算机科学教授Yury Polyanskiy和Sasha Rakhlin合作，进行一项“登月计划”级别的努力，将客户与产品的互动映射到复杂的图网络上，以增强个性化。另一个“登月计划”是将文本到图像生成和计算机视觉方面的进展，转向以新的方式搜索某中心的目录——例如，根据你自己的文字生成图像并展示匹配的商品。
除了与发现技术团队的协作性质外，Dashti还珍视与多元化团队合作的机会，以及超越技术经验的成长方式。考虑到伊朗最近的抗议活动，女性平等对他来说尤为重要，他很欣赏目前在某中心的团队中领导层大多是女性。
“我一直被强大的女性所包围，”他说，提到了他的母亲和同样在伊朗长大的妻子。“在科技领域让更多女性进入高层管理是必须的。它带来了平衡、务实、同理心——这些品质真正在推动这个组织。”
作为一名经理，Dashti支持他团队中的科学家（其中约三分之一是女性）追求他们的大胆想法。他说，他记得在某中心之前职业生涯中的一些时刻，那时他并不真正喜欢自己所做的事情，那只是一份工作。他努力确保团队中没有人达到那种状态。
“这始于主人翁精神，”他说。“我给团队成员选择他们想要什么的权利，但也赋予他们看到自己工作影响的责任。这是一种需要大量信任的管理风格。”
