1​

电商平台

自营电子商务（B2C）

运营规则​

GOAL方法论中的CLV（用户生命周期价值）模型​

前台（用户价值预测）：基于200+用户特征（如消费频次、金额、品类偏好）的回归预测：
y^​i​=f(xi​;w)=wTϕ(xi​)+b，其中 y^​i​为用户 i未来一年的预测GMV贡献。
后台（价值分解与优化）：将总体CLV分解为各阶段贡献之和，以指导运营：
CLV=∑t=1T​(ARPUt​×Rt​)
其中 ARPUt​为第 t个时间阶段的平均用户收入，Rt​为该阶段的用户留存率。运营目标是通过营销活动最大化 CLV。

用户生命周期管理、RFM模型、AIPL链路、精准营销

2​

互联网科技

内容平台（抖音/TikTok）

产品规则（推荐算法）​

RankMixer 排序模型​

前台（实时排序）：对用户-内容匹配度进行打分：
score=RankMixer(Euser​,Eitem​,Eseq​)
后台（模型架构）：核心是特征分组与Token化投影：
1. 特征分组：将语义相关的特征（如用户画像、视频属性）拼接为组向量：einput​=[e1​∥e2​∥…∥eN​]
2. 均匀切片投影：将全局向量均分为 T份，每份独立通过FFN投影为Token：
xi​=Proj(einput​[d⋅(i−1):d⋅i]),i=1,…,T
3. Token混合与残差：每层进行跨Token信息交互（TokenMixing）后残差连接：
Sn−1​=LN(TokenMixing(Xn−1​)+Xn−1​)
Xn​=LN(PFFN(Sn−1​)+Sn−1​)

深度学习推荐系统、Transformer架构、多模态理解、实时计算

3​

电商平台

B2B电子商务（1688、国际站）

销售规则​

“3 5 3”政策与客户分级模型​

前台（销售每日量化考核）：
设销售每日工作量为 W，则 W=Ccall​+Cvisit​，其中：
- Ccall​：有效电话数，要求 Ccall​≥30
- Cvisit​：拜访客户数，要求 Cvisit​≥3
后台（客户价值分层与资源分配）：
1. 客户分级：根据签约概率与时间，定义客户价值函数 V(c)，将客户分为A-E类：
A类:P(签单∣t≤30天)≥θA​
B类:P(签单∣30天<t≤60天)≥θB​
2. 公海池机制：CRM系统仅保留 K=100个客户，新增客户 cnew​需挤掉价值最低的现有客户 cmin​：
if V(cnew​)>V(cmin​)then replace cmin​with cnew​

销售过程管理、CRM系统、客户关系管理、阿里铁军体系

4​

互联网科技

社交、内容与游戏

舆论规则（谣言治理）​

辟谣社会价值评估模型​

前台（四维效果评估）：辟谣综合价值 Vdebunk​由四个一级指标加权求和：
Vdebunk​=α1​⋅Itruth​+α2​⋅Iblock​+α3​⋅Icalm​+α4​⋅Igov​
其中：
- Itruth​：真相传播力（如权威媒体转发量）
- Iblock​：谣言阻断率，Iblock​=1−辟谣前谣言热度辟谣后谣言热度​
- Icalm​：恐慌情绪平复度，基于情感分析计算负面情绪下降率
- Igov​：治理行为认可度（如正面评论占比）
后台（预警与拦截）：基于“较真”技术模型，对疑似谣言 r进行实时风险评分：
risk(r)=MLP(fcontent​,fspread​,fsource​)，若 risk(r)>τ则触发预警与拦截。

舆情分析、自然语言处理、信息传播模型、社会心理学

5​

社交电商

内容社区与电商闭环

利益链条治理规则（反虚假种草）​

设备聚类模型与模板化笔记识别大模型​

前台（异常行为检测）：
1. 设备聚类：对同一笔记下的交互设备集合 D，计算设备特征向量 di​的相似度矩阵 S，其中 Sij​=sim(di​,dj​)。使用聚类算法（如DBSCAN）划分簇 Ck​，若 $

C_k

A1​

投放规则​

出价策略 (Bidding)

oCPM (优化目标出价)​

系统实时预估点击/转化率 pCTR/CVR，以达成目标成本（如单次转化成本）为目的动态调整出价：bid=targetCPA×pCVR

拍卖理论、贝叶斯平滑、实时竞价

A2​

预算分配 (Budget Allocation)

预算平滑与跨渠道分配​

将总预算 B按时间 t和渠道 c最优分配：max∑ROI(Bc,t​), s.t. ∑Bc,t​≤B

约束优化、ROI预测模型

A3​

定向规则 (Targeting)

Look-alike 模型​

寻找与种子用户 S相似的目标人群 T：sim(u,S)=f(Eu​,ES​)，选取 sim>θ的用户。

相似度计算、Embedding学习

A4​

创意规则​

个性化创意 (Creative)

动态创意优化 (DCO)​

组合创意元素（标题t，图片i，CTA按钮b）并预测组合效能：score=g(t,i,b∥user_context)，选择最高分组合投放。

多臂老虎机、组合优化

A5​

审核规则 (Review)

多模态内容安全模型​

对创意内容（文本、图、视频）进行多维度风险打分：risk=MLP(ViT(img)⊕BERT(text)⊕...)，risk>τ则拒绝。

多模态融合、合规政策

A6​

计费与反作弊​

计费方式 (Billing)

GSP (广义第二价格) 拍卖​

赢得曝光的广告主按下一位广告主的出价加上最小单位计费：chargei​=bidi+1​+δ。

机制设计、激励相容

A7​

反作弊 (Anti-Fraud)

异常流量检测模型​

基于设备、行为、网络特征识别虚假点击/展示：使用无监督（如Isolation Forest）或有监督模型分类。

异常检测、图神经网络

P1​

定价规则​

动态定价 (Dynamic Pricing)

需求导向的实时定价​

根据库存 I、需求预测 D(t)、竞品价格 pcomp​实时调整价格：p∗=argmaxp​(p×min(D(p,t),I))。

价格弹性、收益管理

P2​

促销定价 (Promotion)

满减/折扣优化模型​

设计促销方案（满X减Y）以最大化利润或清库存：maxΠ(s)，其中 s=(X,Y)，需模拟用户对促销的响应。

消费者行为模型、A/B测试

P3​

库存与供应链规则​

库存分配 (Allocation)

网络化库存优化​

在多仓库 W和多需求点 D间分配库存以最小化物流成本并满足服务水平：一个最小成本流问题。

运筹学、供应链网络

P4​

补货规则 (Replenishment)

(s, S) 策略或基于预测的补货​

当库存水平 I≤s（再订货点）时，触发补货至 S（最大库存）。s和 S由需求不确定性决定。

随机库存理论、安全库存

P5​

渠道与佣金规则​

分销商激励 (Incentive)

线性/非线性佣金契约​

设计佣金函数 C(sales)，如 C=α×sales+β×sales2，以激励分销商努力水平 e，最大化厂商利润。

委托-代理理论、契约设计

P6​

渠道冲突管理 (Conflict)

区域/客户细分规则​

严格定义各渠道的授权销售区域 Ri​或客户类型 Ti​，并通过订单系统（如CRM）强制执行。

市场细分、规则引擎

P7​

销售绩效规则​

销售目标与提成 (Quota & Commission)

阶梯式提成模型​

提成比例随业绩完成度 r=actual/quota阶梯上升：commission=sales×γ(r)，其中 γ(r)是分段函数。

激励机制设计、目标管理

R-A-01​

电商平台

自营B2C零售与平台

运营规则​

供应链与履约​

数据驱动的联合选品与库存调拨优化模型​

FDC（前端配送中心）智能选品与库存分配模型​

1. 问题定义：为每个FDC从全量SKU集合 N中选出最多 K个SKU，以最大化其能整单履约的订单数量。
2. 前台（实时决策）整数规划模型：
设 O为历史订单类型集合，Do​为订单类型 o的需求量。定义决策变量：
xi​∈{0,1}：SKU i是否被选入FDC。
yo​∈{0,1}：订单类型 o是否能被该FDC整单履约。
目标函数：max∑o∈O​Do​⋅yo​
约束条件：
(1) 选品数量限制：∑i∈N​xi​≤K
(2) 整单履约逻辑：yo​≤xi​,∀o∈O,∀i∈o（即订单 o包含的所有SKU i都必须被选中，yo​才能为1）。
3. 后台（仿真与预测）机器学习模型：
采用 预测-仿真-优化​ 三层架构：
a. 预测模块：使用MLP/Transformer处理高维销售数据，输出未来 T天的基线销售预测 S^i,t​。
b. 库存决策模块：输入预测 S^i,t​、提前期 Li​、历史预测误差 ϵi​，通过神经网络输出目标库存水平 TIi​和安全库存 SSi​：
TIi​,SSi​=MLP(S^i,t​,Li​,σ(ϵi​))。
c. 仿真模块：在RDC（区域配送中心）和FDC网络中进行多周期库存消耗仿真，计算总成本 Ctotal​，并反向传播优化预测和决策网络参数：
minL=MSE(S^,S)+λ1​Cstockout​+λ2​Ctransfer​+λ3​Cholding​。

常量：K(FDC容量)，N(SKU全集)，O(订单类型集)，Do​(订单需求量)，Li​(采购提前期)，λ1,2,3​(损失权重)。
变量：xi​(选品决策)，yo​(履约标识)，S^i,t​(销售预测)，TIi​, SSi​(库存水平)。
数据结构：
- 集合：N(SKU全集)，O(订单类型集)
- 向量：$\mathbf{X} \in {0,1}^{

N

}(选品决策向量)，\mathbf{Y} \in {0,1}^{

O

R-B-01​

互联网科技

内容分发平台（抖音/TikTok）

产品规则​

推荐系统​

面向GPU硬件优化的统一可扩展精排模型​

RankMixer 推荐排序模型​

1. 模型动机：传统推荐模型难以充分利用GPU算力。RankMixer通过特征Token化和无参数Token混合，将主要计算转化为大矩阵乘法。
2. 前台（在线推理）：
输入：用户特征 Euser​、候选Item特征 Eitem​、用户行为序列特征 Eseq​。
输出：用户对Item的点击/互动概率预估 pCTR/CVR。
3. 后台（模型架构）分步推导：
a. 特征分组与Token化：
einput​=[e1​∥e2​∥…∥eN​]（拼接）
xi​=Proj(einput​[d⋅(i−1):d⋅i]),i=1,…,T（切片与投影）
得到初始Token矩阵 X0​∈RT×D。
b. RankMixer Block (第 n层)：
(1) TokenMixing：将每个Token的 D维向量均匀切分为 H个头，实现跨Token信息交换：
Sn−1​=LN(TokenMixing(Xn−1​)+Xn−1​)
(2) Per-Token FFN：对每个Token独立进行非线性变换：
Xn​=LN(PFFN(Sn−1​)+Sn−1​)
c. 输出与预测：
h=Pooling(XL​)
p=σ(wTh+b)。

常量：T(Token数)，D(隐藏层维度)，H(头数)，L(层数)。
变量：einput​(拼接特征向量)，xi​(单个Token)，Xn​(第n层Token矩阵)。
数据结构：
- 张量：X0​∈RT×D(初始Token矩阵)
- 矩阵：W1​∈RD×Dff​,W2​∈RDff​×D(FFN权重矩阵)
- 向量：w∈RD(预测层权重向量)
- 集合：用户行为序列集合 Sseq​

【硬件协同设计】、【无参数交叉】、【特征语义分组】、【规模化扩展】

1. 用户画像特征表（ID、属性、标签）
2. 视频/内容特征表（ID、类目、多模态Embedding）
3. 用户实时与历史行为序列日志表
4. 上下文特征表（时间、地点、设备）

深度学习、推荐系统、GPU并行计算、稀疏混合专家网络（MoE）、缩放定律

R-C-01​

互联网科技/电商平台

综合数字商业生态

管理规则​

组织与绩效​

业绩与价值观双轨制绩效考核模型​

“361”活力曲线与双轨绩效评估模型​

1. 规则核心：将绩效考核分为 业绩（Performance）​ 和 价值观（Value）​ 两个独立维度，并强制按“361”比例对员工进行正态分布排序。
2. 前台（个体评分与分类）：
a. 业绩评分​ P∈[1,5]：基于KPI完成度等量化指标评定。
b. 价值观评分​ V∈{A,B,C}：基于行为准则进行定性评估。
c. 综合分类：根据 (P,V)组合将员工分为四类：明星、牛、小白兔、野狗。
3. 后台（组织强制分布与排序“361”）：
a. 强制分布函数：对于人数 N≥10的团队，其绩效结果必须符合比例集合 Θ={θ30​,θ60​,θ10​}={0.3,0.6,0.1}，分别对应 3（优秀）、6（合格）、1（待改进）​ 三档。
团队最终绩效档位 G(i)满足：
∑i=1N​I(G(i)=“3”)≈⌊N×θ30​⌋
∑i=1N​I(G(i)=“6”)≈⌊N×θ60​⌋
∑i=1N​I(G(i)=“1”)=N−⌊N×θ30​⌋−⌊N×θ60​⌋
b. 末位淘汰机制：被评为“1”的员工进入 绩效改进计划（PIP），观察期 TPIP​。若改进期后评估仍不达标，则触发淘汰。这构成了一个动态博弈：员工努力程度 e影响产出 y=f(e,θ)，主管根据相对排序决定 G(i)。

常量：Θ(强制分布比例)，TPIP​(改进期时长)，价值观行为条目权重。
变量：P(业绩分数)，V(价值观等级)，G(i)(绩效档位)，rank(i)(排序)，ei​(员工努力程度)。
数据结构：
- 向量：P∈RN(团队业绩分向量)，V∈{A,B,C}N(团队价值观等级向量)，G∈{“3”,“6”,“1”}N(绩效档位向量)
- 列表：员工KPI完成情况列表，价值观行为案例记录列表
- 集合：团队员工集合 U，价值观行为准则集合 V

【强制正态分布】、【相对评价】、【多维评估】、【动态博弈】、【激励相容】

1. 员工KPI完成数据表
2. 价值观行为案例记录表（周报、同事反馈、主管评价）
3. 同团队/同层级员工绩效历史数据表
4. 晋升、调薪、奖金历史记录表

组织行为学、激励理论、博弈论、人力资源管理、企业文化

R-D-01​

互联网科技

社交、内容与数字服务

合规规则​

内容安全与舆论治理​

多模态AI融合+规则引擎+人工复审的协同审核模型​

腾讯云智能内容安全审核系统​

1. 系统架构：采用 多模态融合 + 分级审核 + 实时对抗​ 的混合架构。
2. 前台（实时内容风险评分）：
对于待审核内容 C（包含文本 T、图像 I、音频 A、视频 V），系统并行调用多个模型：
RT​=BERTrisk​(Tokenize(T))
RI​=CNN/Transformerrisk​(Preprocess(I))
...
综合风险分数：Rtotal​=Fusion(RT​,RI​,RA​,RV​)。
3. 后台（分级处理与模型迭代）：
a. 分级审核策略：
Action(C)=⎩⎨⎧​直接通过,人工复审,自动拦截,​Rtotal​<τlow​τlow​≤Rtotal​<τhigh​Rtotal​≥τhigh​ 或 L∈Lcritical​​
b. 规则引擎：同时运行基于关键词、正则表达式、图像哈希的黑白名单规则。
c. 模型持续迭代：人工复审结果 Yhuman​作为标签反馈更新模型：min∑L(Model(C),Yhuman​)。
d. “较真”事实查证模块：对于疑似谣言文本 Trumor​，从信源库 Dsource​中检索证据 E，通过NLI模型计算可信度：
Veracity(Trumor​)=NLI(Trumor​,E)。

常量：τlow​,τhigh​(风险阈值)，Lcritical​(高危标签集)，规则库正则表达式集合 R。
变量：C(待审核内容)，RT​,RI​,RA​,RV​,Rtotal​(风险分数)，L(内容标签)，Action(C)(处置动作)。
数据结构：
- 张量：I∈RH×W×C(图像像素张量)，A∈Rt×freq(音频频谱图)
- 矩阵：T∈Rseq_len×embed_dim(文本Token嵌入矩阵)，E∈Rm×embed_dim(证据文本嵌入矩阵)
- 集合：高危标签集 Lcritical​，权威信源库 Dsource​
- 列表：人工审核队列，模型预测结果列表

【多模态融合】、【分级决策】、【人机协同】、【对抗性学习】、【实时流处理】

1. 海量已标注违规内容样本库（文本、图片、视频、音频）
2. 实时内容流数据表（用户发布、评论、私信）
3. 人工审核记录与标签表
4. 黑产对抗样本库与威胁情报表
5. 权威信源与谣言库表

自然语言处理、计算机视觉、语音识别、知识图谱、主动学习、合规政策

R-E-01​

社交电商

内容社区与电商闭环

业务规则 / 利益链条治理规则​

生态治理与反作弊​

设备聚类 + 模板化笔记识别 + 图关系挖掘的多层检测模型​

虚假营销内容全链路识别与治理模型​

1. 治理目标：识别并拦截虚假“种草”笔记和评论。
2. 前台（实时检测与拦截）：
a. 设备聚类模型（反机器刷量）：对于一篇笔记下的互动设备集合 D={d1​,d2​,...,dn​}，计算设备间相似度矩阵 S，其中 Sij​=cosine(di​,dj​)。使用 DBSCAN​ 聚类算法将设备分簇 {C1​,C2​,...,Ck​}。判定规则：若簇 Ck​的大小 $

C_k

> \eta且簇内设备行为高度同质，则判定为黑产设备簇。<br>b.∗∗模板化笔记识别大模型∗∗：<br>\mathbb{P}(\text{模板} \mid \mathbf{t}, \mathbf{p}) = \sigma(\mathbf{W} \cdot [\text{BERT}(\mathbf{t}); \text{ViT}(\mathbf{p})] + \mathbf{b})<br>∗∗3.后台（图谱分析与溯源）∗∗：<br>a.∗∗构建异构图∗∗G=(V,E)：节点V包括用户U、笔记N、品牌B、商品P。边E包括“用户发布笔记”、“笔记提及品牌”等关系。<br>b.∗∗社区发现与异常子图检测∗∗：使用图算法发现紧密连接的子图。异常模式：一小群用户节点U'密集连接至一批笔记节点N'，而这些笔记节点又共同指向少数品牌节点B'。<br>c.∗∗品牌违规积分系统∗∗：一旦检测到品牌B关联的异常行为，则增加其违规积分Score(B)：<br>Score(B) \leftarrow Score(B) + \sum_{n \in N_B} \omega_n \cdot \mathbb{I}(\text{note } n \text{ is fake})<br>当Score(B) > \Theta$，对品牌进行处罚。

常量：η(设备簇大小阈值)，Θ(品牌违规积分阈值)，ωn​(笔记权重)，黑种子库 B。
变量：di​(设备特征向量)，S(相似度矩阵)，Ck​(设备簇)，P(模板)(模板概率)，Score(B)(品牌违规分)。
数据结构：
- 矩阵：D∈Rn×f(设备特征矩阵)，S∈Rn×n(设备相似度矩阵)，$\mathbf{A} \in {0,1}^{

V

编号

R-A-01

公司类型

电商平台

公司业务

自营B2C零售与平台

规则类型

运营规则

规则领域

供应链与履约

规则的模型配方

数据驱动的联合选品与库存调拨优化模型

规则名称

FDC（前端配送中心）智能选品与库存分配模型

规则模型的数学方程式建模（逐步推理思考的数学方程式建模，包括前台+后台）

（同之前，此处略，见上表）

规则的参数列表及常量/变量/因变量/张量/向量/矩阵/图/表/列表/集合各类字段列表

（同之前，此处略，见上表）

数学特征

【组合优化】、【整数规划】、【随机过程】、【仿真优化】、【端到端学习】

数据列表

1. 历史订单数据表（SKU列表、数量、时间、FDC）
2. SKU主数据表
3. 仓库网络数据表
4. 实时库存与在途库存流水表

关联知识

供应链管理、库存理论、需求预测、强化学习、运筹学

规则目标​

在满足FDC容量限制的前提下，选择一组SKU，使得这些SKU能够满足的订单需求（整单履约）最大化。

约束条件​

1. 每个FDC的SKU数量不超过K；
2. 只有订单中所有SKU都被选中，该订单才能被该FDC整单履约。

输入输出​

输入：历史订单数据（每个订单的SKU组成）、每个SKU的属性、FDC的容量K、每个订单的需求量（或预测需求量）。
输出：每个FDC应该选择的SKU集合（即决策变量x_i），以及每个订单是否能被履约（即y_o）。

业务流程及时序流程【含并发时序】​

1. 数据准备阶段：收集历史订单数据，清洗并聚合出订单类型集合O，以及每个订单类型o的需求量D_o。
2. 模型训练阶段（后台定期进行）：
a. 使用机器学习模型预测未来一段时间内各SKU的需求。
b. 利用整数规划模型求解选品方案（可以每天或每周运行一次）。
3. 实时调整阶段（前台）：当有新订单进入时，检查订单中的SKU是否都在选中的SKU集合中，如果在，则分配该订单到该FDC；如果不在，则可能需要从其他仓库发货（产生调拨成本）或拒绝订单。
4. 并发考虑：多个FDC的选品决策可以并行进行，但需要保证同一SKU在不同FDC的库存总量不超过总库存。因此，在实际中，这是一个多FDC联合选品和库存分配问题，需要全局优化。

业务复杂度​

高。因为SKU数量庞大（数万甚至数百万），订单组合复杂，且需求随时间变化，需要动态调整。同时，还需要考虑调拨成本、库存持有成本等多种因素。

规则目标

在给定用户特征、候选Item特征和上下文特征的情况下，准确预估用户对Item的点击/互动概率，并按概率排序，以最大化用户满意度（如点击率、观看时长等）。

约束条件

1. 线上推理延迟要求高（通常<100ms）；
2. 模型大小和计算资源有限制；
3. 需要处理大规模特征（十亿级）和实时数据。

输入输出

输入：用户特征（用户ID、画像、历史行为序列）、候选Item特征（Item ID、类别、标签等）、上下文特征（时间、地点、设备等）。
输出：用户对每个候选Item的点击概率（pCTR）或互动概率，并按照概率排序返回Top-K个Item。

业务流程及时序流程【含并发时序】

1. 数据收集：实时收集用户行为日志，更新用户特征和模型训练数据。
2. 模型训练（后台异步）：使用分布式训练框架（如PS、AllReduce）训练RankMixer模型，定期更新线上模型。
3. 线上推理（前台并发）：
a. 召回：从百万级Item库中快速召回数百个候选Item（并发多个召回通道）。
b. 粗排：对召回结果进行初步排序，减少候选集数量。
c. 精排：使用RankMixer模型对粗排后的候选Item进行精确打分排序。
d. 重排：考虑多样性、业务规则等对精排结果进行微调，然后返回给用户。
4. 实时反馈：将用户对推荐列表的实时反馈（点击、跳过等）写入日志，用于后续模型训练。

业务复杂度

极高。需要处理海量数据和实时高并发请求，模型需要不断更新以适应动态变化的数据分布，同时要平衡用户体验、商业目标和系统性能。

规则目标

通过“361”绩效评估体系，将员工分为三档，激励员工提升绩效，并淘汰不合格员工，保持组织活力。

约束条件

1. 强制分布比例：30%的员工评为3.75分（优秀），60%的员工评为3.5分（合格），10%的员工评为3.25分（待改进）；
2. 评估需结合业绩和价值观两个维度；
3. 评估过程需经过多轮校准，避免单一主管偏见。

输入输出

输入：员工的业绩数据（KPI完成情况）、价值观行为数据（案例、反馈）、同层级员工数据。
输出：每个员工的绩效评分（3.75, 3.5, 3.25）和排名，以及相应的激励（奖金、晋升）或改进计划（PIP）。

业务流程及时序流程【含并发时序】

1. 目标设定（年初）：员工与主管设定年度绩效目标（KPI和价值观行为目标）。
2. 过程管理（全年）：定期回顾，记录关键事件和反馈。
3. 绩效评估（年末）：
a. 自评：员工自我评估。
b. 主管评估：主管根据员工业绩和价值观进行初步评分。
c. 校准会议：同一级组织的主管一起开会，对比员工，调整评分，确保符合强制分布。
d. 审批：上级审批校准后的结果。
4. 结果应用：绩效结果与奖金、晋升、调薪、淘汰等挂钩。
5. 并发考虑：多个团队并行进行评估，但校准会议需要跨团队协调，以确保整个大部门符合强制分布。

业务复杂度

高。涉及人的主观评价，需要平衡公平与效率，避免政治斗争和裙带关系，同时要符合法律和劳工政策。

规则目标

自动、准确、实时地识别和处置违规内容（如色情、暴力、政治敏感等），确保内容安全，同时兼顾用户体验和审核效率。

约束条件

1. 准确率（Precision）和召回率（Recall）需达到一定标准（如99%以上）；
2. 实时性要求高（毫秒级到秒级，取决于内容类型）；
3. 需要处理海量数据（每天数十亿条）；
4. 需遵守法律法规和平台规则。

输入输出

输入：待审核的内容（文本、图片、音频、视频等）及其元数据（发布者、时间等）。
输出：审核结果（通过、拦截、人工复审）以及对应的风险标签和置信度。

业务流程及时序流程【含并发时序】

1. 内容上传：用户发布内容，触发审核流程。
2. 多模态审核（并发）：文本、图片、音频、视频分别送入对应的AI模型进行风险打分。
3. 规则引擎（并发）：同时运行基于关键词、正则表达式、图像哈希等规则。
4. 结果融合：将AI模型结果和规则引擎结果融合，得到最终风险分数和标签。
5. 分级处置：根据风险分数，决定直接通过、人工复审或自动拦截。
6. 人工复审：对于不确定的内容，送入人工复审队列，由审核员进行判断。
7. 模型迭代：人工复审结果作为标签，用于模型迭代训练。
8. 并发考虑：多个审核通道（文本、图片等）可以并行处理，以提高吞吐量；同时，大量内容可以分布式并行审核。

业务复杂度

极高。需要处理多种媒体类型，应对不断变化的违规内容，平衡准确率和召回率，同时处理海量并发，并且模型需要持续更新以应对新型违规。

规则目标

识别和打击虚假营销内容（如刷单、刷粉、虚假种草笔记），维护平台内容真实性和社区健康。

约束条件

1. 不能误伤正常用户和内容；
2. 需要实时或近实时地识别和处理；
3. 黑产手段不断变化，模型需要快速迭代；
4. 需要追溯虚假营销的利益链条，并对品牌方进行处罚。

输入输出

输入：笔记内容（文本、图片）、用户行为数据（点赞、收藏、评论等）、设备信息、用户关系数据。
输出：虚假内容识别结果（是/否），以及对应的风险等级、关联的异常设备簇、异常用户群体、关联品牌等。

业务流程及时序流程【含并发时序】

1. 数据采集：实时采集笔记内容、用户行为、设备信息等数据。
2. 实时检测（并发多个模型）：
a. 设备聚类模型：实时计算设备相似度，检测异常设备簇。
b. 模板化笔记识别模型：对笔记内容进行多模态分类，识别批量生产的模板笔记。
3. 离线分析（后台定期）：
a. 图关系挖掘：构建用户-笔记-品牌图，进行社区发现，识别异常子图。
b. 品牌违规积分：累计品牌关联的违规行为，达到阈值则触发处罚。
4. 处置与反馈：对识别出的虚假内容进行降权或删除，对异常账号进行处罚，并反馈给模型作为训练数据。
5. 并发考虑：实时检测部分需要高并发处理用户发布的内容；离线分析部分可以分布式并行处理大规模图数据。

业务复杂度

高。需要综合运用无监督学习、有监督学习、图计算等多种技术，对抗黑产不断变化的手段，同时要保护正常用户的体验。

R-JD-01​

电商平台

自营B2C零售

运营规则​

供应链与履约​

预测-优化-仿真三阶段模型​

FDC（前端配送中心）智能选品与库存分配模型​

在FDC容量限制下，选择最优SKU组合，最大化区域内整单履约率，最小化跨区调拨成本

1. 单个FDC容量限制（SKU数量/体积）
2. 订单必须整单履约（不能部分履约）
3. 供应商供货能力约束
4. 调拨运输时效约束

输入：
1. 历史订单数据（SKU、数量、FDC）
2. SKU物理属性（体积、重量）
3. 需求预测
4. 仓库网络拓扑
输出：
1. 各FDC的SKU选品列表
2. 各SKU在各FDC的库存水平
3. 预期整单履约率

时序流程：
1. T0（日终）：收集全天订单数据 → 更新需求预测模型
2. T1（凌晨1-3点）：并行运行优化算法，计算各FDC选品方案
3. T2（凌晨3-5点）：RDC（区域中心仓）向FDC调拨库存
4. T3（全天）：实时接收订单，按FDC选品清单履约
并发时序：
- 多个FDC的选品优化可并行计算
- 不同区域的预测模型可分布式训练

极高：
- SKU数量：百万级
- FDC数量：千级
- 每日订单：千万级
- 实时性要求：分钟级

1. 需求预测模型：
S^i,t​=f(Xi,t−h:t−1​;Θ)+ϵi,t​
其中 S^i,t​是SKU i在 t时段预测销量，X是特征向量，Θ是LSTM/Transformer参数。

2. 整数规划模型：
设 I为SKU集合，J为FDC集合，O为订单集合
决策变量：
xij​∈{0,1}：SKU i是否分配到FDC j
yoj​∈{0,1}：订单 o能否在FDC j整单履约
目标：max∑o∈O​∑j∈J​wo​yoj​
约束：
(1)∑i∈I​vi​xij​≤Vj​,∀j（容量约束）
(2)yoj​≤xij​,∀o,∀i∈Io​,∀j（整单约束）

3. 仿真评估模型：
Monte Carlo仿真评估方案鲁棒性：
Cost=Eϵ​[∑j​(Ch​Ij​+Cs​max(0,Dj​−Ij​)+Ct​Tj​)]

常量：
Vj​: FDC j的容量
vi​: SKU i的体积
wo​: 订单 o的权重
Ch​,Cs​,Ct​: 持有、缺货、调拨成本
变量：
xij​,yoj​: 决策变量
Ij​: FDC j的库存水平
数据结构：
- 集合：I,J,O
- 矩阵：$\mathbf{X} \in \mathbb{R}^{

I

\times

J

R-BYT-01​

互联网科技

内容分发平台

产品规则​

推荐系统​

深度排序模型+多目标优化​

RankMixer 多目标视频推荐模型​

为用户推荐个性化视频序列，同时优化多个目标：
1. 点击率(CTR)
2. 完播率(Playthrough)
3. 互动率(Like/Share)
4. 用户长期留存(LT)

1. 线上推理延迟<100ms
2. 多样性约束：同类视频不连续出现
3. 新鲜度约束：新内容有最低曝光比例
4. 商业目标约束：广告插入频次

输入：
1. 用户特征（ID、画像、历史行为）
2. 候选视频特征（ID、类目、Embedding）
3. 上下文特征（时间、地点、设备）
输出：
1. 视频排序列表（Top-K）
2. 各视频的多个目标预估值

时序流程：
1. 召回阶段（并发）：多路召回并行（热度、协同过滤、向量检索）→ 合并去重 → 输出千级候选集
2. 粗排阶段：轻量级模型快速筛选 → 输出百级候选集
3. 精排阶段：RankMixer深度模型精确打分 → 输出得分向量
4. 重排阶段：多目标加权+业务规则调整 → 最终Top-N列表
并发时序：
- 多路召回完全并行
- 用户请求可水平扩展
- 模型推理批量化处理

极高：
- 用户数：10亿+
- 视频数：10亿+
- QPS：百万级
- 特征维度：万级

1. RankMixer模型架构：
输入特征拼接：e=[euser​∥eitem​∥ectx​]
Token化投影：X0​=[Proj(e1​),...,Proj(eT​)]
L层RankMixer Block：
Sl​=LN(TokenMixing(Xl​)+Xl​)
Xl+1​=LN(PFFN(Sl​)+Sl​)
多目标输出：y=σ(W⋅Pooling(XL​)+b)
其中 y=[yctr​,yplay​,ylike​,...]

2. 多目标加权：
final_score=∑k=1K​wk​(t)⋅yk​
权重 wk​(t)随时间 t动态调整，由上层多臂老虎机控制。

3. 重排多样性约束：
设已选视频集合为 S，候选视频 v的多样性惩罚：
div_penalty(v,S)=maxu∈S​sim(ev​,eu​)
最终得分：score′(v)=score(v)−λ⋅div_penalty(v,S)

常量：
T: Token数量（通常128）
L: 网络层数（通常4-8）
λ: 多样性惩罚系数
变量：
euser​,eitem​,ectx​: 特征向量
Xl​: 第l层隐状态
y: 多目标预估值
数据结构：
- 张量：Xl​∈RB×T×D
- 向量：w(t)∈RK多目标权重
- 集合：候选视频集合 V
已选视频集合 S

【深度排序】
【多目标学习】
【在线学习】
【多臂老虎机】
【流式计算】

1. 用户行为日志表
2. 视频特征表
3. 用户画像表
4. 模型参数表
5. 实时特征流

深度学习、多任务学习、强化学习、特征工程、分布式系统

R-ALI-01​

互联网科技/电商

综合数字商业

管理规则​

组织与绩效​

双轨评估+强制分布的博弈模型​

“361”活力曲线绩效考核体系​

1. 识别并奖励高绩效员工(30%)
2. 激励中等绩效员工(60%)
3. 淘汰低绩效员工(10%)
4. 统一业绩与价值观评估标准

1. 强制分布：3:6:1比例
2. 双轨评估：业绩+价值观
3. 跨部门校准：防止宽松/严格
4. 保密原则：绩效结果不公开

输入：
1. 员工KPI完成数据
2. 价值观行为案例
3. 360度反馈数据
4. 团队历史绩效分布
输出：
1. 员工绩效等级(3.25/3.5/3.75)
2. 绩效改进计划(PIP)名单
3. 晋升/加薪/奖金建议

时序流程：
1. Q1-Q3（季度）：目标设定与过程反馈
2. Q4（年度评估）：
a. 员工自评 + 主管初评（并行）
b. 校准会议：主管会议，跨团队比较，调整分布
c. 审批流程：上级审批校准结果
d. 结果沟通：主管与员工1对1沟通
3. 年度结束：结果应用于激励
并发时序：
- 不同部门的校准会议可并行
- 大规模组织分级分批进行

高：
- 评估主观性强
- 跨部门比较困难
- 可能引发内部竞争
- 法律合规风险

1. 双轨评估函数：
设员工 i的业绩得分 Pi​∈[1,5]，价值观得分 Vi​∈{A,B,C}
综合得分：Si​=α⋅Pi​+β⋅I(Vi​=A)+γ⋅I(Vi​=B)
其中 α+β+γ=1，通常 α=0.7,β=0.2,γ=0.1

2. 强制分布优化：
对团队 T有 n个员工，需分配 n1​个3.75，n2​个3.5，n3​个3.25
其中 n1​=⌊0.3n⌋,n2​=⌊0.6n⌋,n3​=n−n1​−n2​
问题转化为排序优化：
max∑i=1n​Si​⋅xi​
约束：∑i=1n​xi​=n1​,xi​∈{0,1}（选择3.75的员工）

3. 博弈模型：
员工 i选择努力水平 ei​，产出 yi​=fi​(ei​,θi​)+ϵi​
主管根据相对排序给出评级 ri​=g({yj​}j=1n​)
员工效用：Ui​(ei​)=R(ri​)−C(ei​)
其中 R(ri​)是评级为 ri​的奖励，C(ei​)是努力成本
纳什均衡：ei∗​=argmaxUi​(ei​)

常量：
α,β,γ: 权重系数
n1​,n2​,n3​: 强制分布数量
变量：
Pi​,Vi​: 业绩和价值观得分
Si​: 综合得分
xi​: 是否3.75
ei​: 努力水平
数据结构：
- 向量：S∈Rn综合分向量
R∈Rn评级向量
- 矩阵：Y∈Rn×m员工产出矩阵
- 列表：员工KPI完成列表
价值观案例列表

【强制分布】
【相对评价】
【多准则决策】
【博弈论】
【激励相容】

1. 员工绩效表
2. KPI目标与完成表
3. 价值观评估表
4. 历史绩效分布表
5. 薪酬激励对照表

组织行为学、激励理论、绩效管理、劳动法

R-TX-01​

互联网科技

社交与数字服务

合规规则​

内容安全​

多模态AI+规则引擎+人工复审协同模型​

腾讯云智能内容安全审核系统​

1. 准确识别违规内容（准确率>99%）
2. 实时审核（毫秒级响应）
3. 覆盖全内容类型（文本、图片、音视频）
4. 持续学习对抗新型违规

1. 准确率与召回率平衡
2. 实时性要求
3. 计算资源限制
4. 法律合规要求
5. 误伤率<5%

输入：
1. 待审核内容（文本/图片/音频/视频）
2. 内容元数据（发布者、时间、渠道）
3. 历史审核记录
输出：
1. 审核结果（通过/拒绝/需复核）
2. 违规类型和置信度
3. 处置建议（删除/限流/警告）

时序流程：
1. 内容接收：接收用户上传内容，生成审核任务
2. 并行检测：
a. 文本检测：NLP模型+关键词过滤
b. 图片检测：CV模型+哈希匹配
c. 音频检测：ASR转文本+声纹分析
d. 视频检测：抽帧+OCR+人脸识别
3. 结果融合：多模态结果加权融合
4. 分级决策：
- 低风险：自动通过
- 高风险：自动拒绝
- 中风险：人工复审
5. 模型迭代：人工复审结果回流训练
并发时序：
- 多模态检测完全并行
- 多个审核任务并发处理
- 模型在线学习异步进行

极高：
- 每日审核量：百亿级
- 内容类型：多样化
- 对抗强度：高（黑产对抗）
- 准确率要求：>99%
- 响应时间：<100ms

1. 多模态融合模型：
对内容 C，提取多模态特征：
文本特征：ft​=BERT(T)
图像特征：fi​=ViT(I)
音频特征：fa​=VGGish(A)
视频特征：fv​=3D-CNN(V)

融合与分类：
h=Concat(ft​,fi​,fa​,fv​)
$P(y=k

C) = \text{Softmax}(\mathbf{W} \mathbf{h} + \mathbf{b})<br><br>∗∗2.分级决策函数∗∗：<br>设风险分数r = \max_k P(y=k

C)，置信度c = 1 - H(P)（H为信息熵）<br>决策：D(C) = \begin{cases} \text{通过}, & r < \tau_l \\text{人工复核}, & \tau_l \leq r < \tau_h \\text{拒绝}, & r \geq \tau_h \end{cases}<br><br>∗∗3.持续学习∗∗：<br>损失函数：\mathcal{L} = \mathcal{L}{CE} + \lambda \mathcal{L}{KL}<br>其中\mathcal{L}{KL}是新旧模型输出的KL散度，防止灾难性遗忘。<br><br>∗∗4.对抗样本检测∗∗：<br>对疑似对抗样本C'，计算其与原始分布的距离：<br>d = |\phi(C') - \mathbb{E}{C \sim \mathcal{D}}[\phi(C)]|<br>若d > \delta$，标记为对抗样本。

常量：
τl​,τh​: 风险阈值
λ: 正则化系数
δ: 异常检测阈值
变量：
C: 待审核内容
r: 风险分数
c: 置信度
D(C): 决策结果
数据结构：
- 张量：I∈RH×W×3图像
V∈RT×H×W×3视频
- 向量：ft​,fi​,fa​,fv​特征向量
- 集合：敏感词集合 Wsensitive​
已知违规样本集 Dbad​

【多模态融合】
【分级决策】
【在线学习】
【对抗学习】
【流处理】

R-XHS-01​

社交电商

内容社区与电商

业务规则​

生态治理​

图神经网络+无监督聚类的多维度检测​

虚假营销内容全链路识别与治理​

1. 识别虚假“种草”笔记
2. 发现水军团伙
3. 追溯品牌方责任
4. 维护社区真实性

1. 误伤率<1%
2. 识别实时性<5分钟
3. 对抗黑产变种
4. 保护用户隐私

输入：
1. 笔记内容（文本、图片）
2. 用户行为数据（点赞、评论、收藏）
3. 设备指纹数据
4. 用户社交关系
输出：
1. 虚假笔记概率
2. 水军账号列表
3. 异常品牌列表
4. 处置建议（降权/删除/封禁）

时序流程：
1. 实时检测（<5分钟）：
a. 设备聚类分析
b. 模板内容识别
c. 行为异常检测
2. 离线分析（每日）：
a. 图关系挖掘
b. 社区发现
c. 品牌关联分析
3. 处置与反馈：
a. 自动处置：降权/删除
b. 人工复核：复杂案例
c. 模型迭代：反馈闭环
并发时序：
- 实时检测流水线并行
- 图计算分布式进行
- 品牌分析批量处理

高：
- 黑产对抗激烈
- 行为模式多变
- 数据规模庞大
- 实时性要求高

1. 设备聚类模型：
设备特征向量：d=[IP段,设备型号,行为序列]
相似度矩阵：Sij​=exp(−∥di​−dj​∥2/2σ2)
DBSCAN聚类：C={C1​,...,Ck​}=DBSCAN(S,ϵ,minPts)
异常簇检测：$

C_k

> \eta且簇内行为同质化<br><br>∗∗2.模板笔记检测∗∗：<br>多模态特征提取：\mathbf{h} = [\text{BERT}(\text{text}); \text{CNN}(\text{image})]<br>模板概率：P{\text{fake}} = \sigma(\mathbf{w}^T \mathbf{h} + b)<br><br>∗∗3.图神经网络检测∗∗：<br>构建异构图G = (V,E)，节点类型：用户U、笔记N、品牌B<br>节点表示学习：\mathbf{H}^{(l+1)} = \sigma(\tilde{\mathbf{D}}^{-1/2} \tilde{\mathbf{A}} \tilde{\mathbf{D}}^{-1/2} \mathbf{H}^{(l)} \mathbf{W}^{(l)})<br>异常得分：s(v) = \text{MLP}(\mathbf{h}v)<br><br>∗∗4.品牌违规积分∗∗：<br>Score(B) = \sum{t=0}^{T} \gamma^t \sum{n \in N_B(t)} \omega_n \cdot \mathbb{I}(\text{fake}(n))<br>其中\gamma是衰减因子，N_B(t)是时间t关联品牌B$ 的笔记。

常量：
ϵ,minPts: DBSCAN参数
η: 异常簇大小阈值
γ: 时间衰减因子
变量：
di​: 设备特征
S: 相似度矩阵
Ck​: 设备簇
Pfake​: 虚假概率
Score(B): 品牌违规分
数据结构：
- 图：G=(V,E,R)异构图，R为关系类型
- 矩阵：$\mathbf{A} \in {0,1}^{

V

R-ALI-S-01​

电商平台

B2B电子商务（1688/国际站）

销售规则​

销售过程管理​

漏斗管理与销售力自动化模型​

阿里铁军"3-5-3"销售过程控制模型​

1. 标准化销售动作，提升转化率
2. 确保销售过程可预测、可管理
3. 最大化销售团队人均产出

1. 每日最少30个有效电话
2. 每日最少3个客户拜访
3. 客户分级管理（A-E）
4. 公海池容量限制（100个客户）
5. 客户分配与回收机制

输入：
1. 销售每日活动数据
2. 客户线索与商机
3. 客户交互历史
4. 销售目标与配额
输出：
1. 销售活动完成度评分
2. 客户转化概率预测
3. 销售漏斗状态报告
4. 业绩达成预测

时序流程：
1. 每日晨会：制定当日计划，分配线索
2. 上午（9-12点）：电话开发客户，预约拜访
3. 下午（13-18点）：客户拜访，需求分析
4. 傍晚（18-19点）：CRM录入，公海池客户回收与分配
5. 每周复盘：漏斗分析，策略调整
并发时序：
- 多个销售同时进行电话开发
- 公海池客户动态再分配
- CRM系统实时更新

高：
- 销售团队：万人级
- 客户数量：千万级
- 每日活动：百万次
- 实时协同需求高

1. 销售活动量化模型：
设销售 s在日期 d的指标向量 ms,d​=[calls,visits,demos,proposals,closes]
活动完成度：As,d​=wTms,d​
其中权重 w=[1,3,5,8,10]对应不同活动价值。

2. 客户分级与转化预测：
客户 c的特征向量 xc​=[recency,frequency,value,engagement,fit]
转化概率：pc​=σ(βTxc​)
客户分级：
G(c)=⎩⎨⎧​A,B,C,D,E,​pc​≥0.80.6≤pc​<0.80.4≤pc​<0.60.2≤pc​<0.4pc​<0.2​

3. 公海池动态分配模型：
设销售 s当前客户数为 ns​，公海池容量为 K=100
新增客户分配规则：
if ns​<Kthen 分配给 s
else 分配给客户数最少的销售 s′=argmins​ns​

4. 销售漏斗预测模型：
漏斗阶段：F=[lead,qualified,proposal,negotiation,closed]
阶段转移概率矩阵 P∈R5×5
预期收入：E[R]=∑i=1N​vi​∏j=14​Pj,j+1​

常量：
K=100: 公海池容量
w=[1,3,5,8,10]: 活动权重
分级阈值: 0.8,0.6,0.4,0.2
变量：
ms,d​: 销售活动向量
As,d​: 活动完成度
xc​: 客户特征
pc​: 转化概率
G(c): 客户等级
ns​: 客户数量
数据结构：
- 向量：ms,d​, w, xc​
- 矩阵：P(转移概率矩阵)
- 集合：销售团队 S
客户集合 C
公海池客户集合 Cpool​
- 表：销售活动记录表
客户分级表
销售漏斗状态表

【过程控制】
【概率预测】
【资源分配】
【排队论】
【马尔可夫链】

1. 销售活动日志表
2. 客户信息表
3. 商机跟踪表
4. 销售目标表
5. 公海池客户表
6. 业绩达成表

销售管理、CRM、客户生命周期、预测分析、激励机制

R-XHS-P-01​

社交电商

内容社区与电商闭环

利益规则​

创作者分佣​

多维度贡献度加权分佣模型​

小红书"蒲公英"平台创作者分佣模型​

1. 公平分配广告收益
2. 激励优质内容创作
3. 平衡平台、品牌、创作者利益
4. 动态调整分佣比例

1. 分佣比例区间限制（10%-30%）
2. 最低结算金额限制
3. 内容合规性约束
4. 品牌预算限制
5. 平台服务费固定比例

输入：
1. 内容互动数据（阅读、点赞、收藏、转化）
2. 创作者等级与权重
3. 品牌广告预算
4. 内容质量评分
5. 转化效果数据
输出：
1. 创作者分佣金额
2. 平台服务费
3. 品牌ROI报告
4. 分佣明细

时序流程：
1. 内容发布：创作者发布品牌合作内容
2. 效果追踪（7-30天）：实时收集互动与转化数据
3. 分佣计算（月度）：
a. 计算内容效果得分
b. 计算创作者权重
c. 计算基础分佣金额
d. 应用调整因子
4. 结算支付：平台扣除服务费后支付创作者
并发时序：
- 多个内容效果追踪并行
- 批量分佣计算分布式处理
- 支付结算异步进行

中高：
- 创作者：百万级
- 品牌活动：万级/月
- 数据维度：多维度
- 计算复杂度：中等

1. 内容效果综合评分模型：
设内容 c的原始指标：曝光 I, 阅读 R, 点赞 L, 收藏 S, 评论 C, 转化 CV
标准化：zi​=σi​xi​−μi​​
综合得分：Sc​=∑i​wi​⋅min-max(zi​)
权重向量 w=[0.1,0.15,0.2,0.25,0.1,0.2]（可调）

2. 创作者权重模型：
创作者 p的权重基于历史表现：
Wp​=α⋅level(p)+β⋅avg_score(p)+γ⋅follower_quality(p)
其中 level(p)∈{1,2,3,4,5}为官方等级

3. 分佣计算模型：
基础分佣：B=brand_budget×base_rate
效果调整：E=B×(1+k⋅(Sc​−Sˉ))
创作者权重调整：C=E×Wp​
平台扣除：P=C×(1−platform_fee_rate)
最终分佣：F=max(P,min_payout)

4. 多臂老虎机优化模型：
平台动态调整分佣策略以最大化长期收益：
Qt​(a)=∑i=1t−1​I(Ai​=a)∑i=1t−1​Ri​⋅I(Ai​=a)​
选择策略：π(a)={argmaxa​Qt​(a),随机动作,​以概率 1−ϵ以概率 ϵ​

常量：
w: 效果权重向量
α,β,γ: 创作者权重系数
base_rate: 基础分佣比例（如20%）
platform_fee_rate: 平台费率（如10%）
min_payout: 最低支付金额
变量：
Sc​: 内容效果得分
Wp​: 创作者权重
B,E,C,P,F: 分佣计算中间变量
Qt​(a): 动作价值函数
数据结构：
- 向量：w, z(标准化向量)
- 矩阵：R∈Rn×6内容效果矩阵
- 集合：创作者集合 P
品牌活动集合 B
内容集合 C
- 表：创作者等级表
品牌预算表
分佣记录表

【加权综合】
【多臂老虎机】
【激励相容】
【收益管理】
【动态调整】

1. 内容互动数据表
2. 创作者信息表
3. 品牌合作订单表
4. 转化追踪表
5. 历史分佣记录表
6. 平台策略参数表

创作者经济、多目标优化、强化学习、平台治理、激励机制

R-JD-A-01​

电商平台

自营B2C零售

会计规则​

收入确认​

五步法收入确认模型​

京东自营电商收入确认与成本匹配模型​

1. 准确确认商品销售收入
2. 合理匹配销售成本
3. 正确处理退货与补贴
4. 符合会计准则（ASC 606/IFRS 15）

1. 控制权转移时点确认
2. 退货准备计提比例
3. 优惠券分摊规则
4. 履约成本资本化条件
5. 收入截止性要求

输入：
1. 订单交易数据
2. 物流配送信息
3. 退货退款记录
4. 优惠券使用数据
5. 成本核算数据
输出：
1. 确认收入金额
2. 确认成本金额
3. 应收账款/预收账款
4. 退货准备计提
5. 递延收益余额

时序流程：
1. 订单创建：生成订单，预收款项
2. 商品出库：控制权转移，确认收入时点
3. 配送完成：更新物流状态
4. 退货窗口期（7天）：处理退货，冲减收入
5. 月末处理：
a. 计提退货准备
b. 分摊优惠券递延收益
c. 匹配销售成本
6. 季度/年度：审计调整
并发时序：
- 海量订单并行处理
- 退货处理异步队列
- 月末批量处理分布式计算

极高：
- 日均订单：千万级
- SKU数量：百万级
- 会计期间：多期间并行
- 合规要求：严格

1. 五步法收入确认模型：
(1) 识别合同：合同 C存在，满足5条件
(2) 识别履约义务：订单 O包含 n个履约义务 Pi​
(3) 确定交易价格：
TP=ListPrice−Discount+ExpectedRefund
(4) 分摊交易价格：
TPi​=TP×∑j​StandalonePricej​StandalonePricei​​
(5) 收入确认时点：
控制权转移时点 t∗，收入确认：Revenue=TPi​×I(t≥t∗)

2. 退货准备计提模型：
历史退货率：r=∑sales∑returns​
退货准备：R=sales×r×(1−margin)

3. 优惠券递延收益分摊：
优惠券 coupon价值 V，有效期 T
每月分摊金额：M=TV​
递延收益余额：D=V−∑t=1current​Mt​

4. 成本匹配模型：
销售成本：COGS=∑i​qi​×ci​
其中 qi​为销售数量，ci​为加权平均成本
ci​=Units AvailableBeginning Inventory+Purchases​

常量：
r: 历史退货率
margin: 平均毛利率
T: 优惠券有效期
变量：
TP: 交易价格
TPi​: 履约义务分摊价格
t∗: 控制权转移时点
R: 退货准备
D: 递延收益余额
COGS: 销售成本
数据结构：
- 向量：q=[q1​,...,qn​]销售数量向量
c=[c1​,...,cn​]单位成本向量
- 矩阵：O∈Rm×n订单-商品矩阵
- 表：订单主表
商品成本表
退货准备计提表
递延收益摊销表
- 时间序列：历史退货率序列

【五步法模型】
【递延分摊】
【匹配原则】
【概率估计】
【时间序列分析】

1. 订单交易事实表
2. 商品成本表
3. 退货退款表
4. 优惠券使用表
5. 物流配送表
6. 会计科目余额表

会计准则、收入确认、成本会计、递延收益、审计合规

R-TX-C-01​

互联网科技

社交与数字服务

合规规则​

数据隐私​

差分隐私与数据最小化模型​

腾讯数据隐私保护合规模型​

1. 满足GDPR/个人信息保护法要求
2. 实现数据最小化收集
3. 保障用户知情同意
4. 支持数据可携带与删除

1. 数据收集合法性基础
2. 最小必要原则
3. 存储期限限制
4. 跨境传输限制
5. 用户权利响应时限

输入：
1. 用户数据收集请求
2. 业务使用场景
3. 用户同意状态
4. 数据分类分级
5. 合规策略规则
输出：
1. 数据收集许可判断
2. 数据脱敏/匿名化结果
3. 数据存储期限标签
4. 合规风险评估报告

时序流程：
1. 数据收集时：检查合法性基础，获取同意
2. 数据处理时：应用数据最小化，匿名化处理
3. 数据使用时：访问控制，目的限制检查
4. 数据共享时：数据出境安全评估
5. 数据删除时：响应删除请求，逻辑+物理删除
并发时序：
- 多业务线数据收集并行校验
- 批量数据脱敏分布式处理
- 用户权利请求异步处理队列

极高：
- 法规复杂性：多法域
- 数据规模：PB级
- 实时性要求：毫秒级
- 审计追溯：全链路

1. 数据最小化决策模型：
设业务场景 s需要数据字段集合 Ds​
数据字段 d的敏感度 sens(d)∈[0,1]
最小必要检查：min∑d∈Ds​​sens(d)
约束：Utility(Ds​)≥Umin​
其中 Utility是业务效用函数。

2. 差分隐私保护模型：
对查询函数 f:D→Rk
添加拉普拉斯噪声：M(D)=f(D)+Lap(0,ϵΔf​)
其中 Δf是全局敏感度，ϵ是隐私预算。

3. k-匿名化模型：
数据集 T有准标识符 QI={A1​,...,Am​}
划分等价类 E1​,...,En​使得 $

E_i

\geq k<br>泛化准标识符值使得同一等价类中不可区分。<br><br>∗∗4.同意管理有限状态机∗∗：<br>状态：S = {\text{未同意}, \text{已同意}, \text{已撤销}, \text{已过期}}<br>转移：T: S \times A \rightarrow S<br>其中A = {\text{用户同意}, \text{用户撤销}, \text{过期检查}}<br>同意有效期：t{\text{expiry}} = t{\text{consent}} + \Delta t$

常量：
Umin​: 最小业务效用阈值
ϵ: 隐私预算
k: 匿名化参数
Δt: 同意有效期
变量：
sens(d): 数据字段敏感度
Ds​: 场景所需数据字段集合
M(D): 差分隐私查询结果
Ei​: 等价类划分
texpiry​: 同意到期时间
数据结构：
- 集合：数据字段集合 D
业务场景集合 S
等价类集合 E
- 图：数据流向图 G=(V,E)
- 状态机：(S,A,T,s0​)同意状态机
- 表：数据分类分级表
用户同意记录表
合规策略规则表

【差分隐私】
【k-匿名化】
【优化理论】
【有限状态机】
【图论】

R-BYT-I-01​

互联网科技

内容分发平台

IT规则​

微服务治理​

服务网格与弹性伸缩模型​

字节跳动微服务治理与熔断降级模型​

1. 保障服务高可用（99.99%）
2. 实现故障自动隔离与恢复
3. 动态负载均衡
4. 防止级联故障

1. 响应时间 SLA
2. 错误率阈值
3. 资源使用率上限
4. 熔断恢复时间窗口
5. 服务依赖深度限制

输入：
1. 服务调用链监控数据
2. 服务实例健康状态
3. 流量负载指标
4. 错误日志与异常
5. 资源配置信息
输出：
1. 服务熔断/降级决策
2. 负载均衡权重调整
3. 自动扩缩容指令
4. 故障根因分析报告

时序流程：
1. 实时监控：收集服务指标，计算健康度
2. 异常检测：识别异常模式，触发告警
3. 熔断决策：错误率/延迟超过阈值，打开熔断器
4. 降级策略：返回兜底数据，保障基本功能
5. 恢复测试：半开状态试探恢复
6. 自动恢复：关闭熔断，恢复正常
并发时序：
- 数千服务实例并行监控
- 熔断决策分布式独立进行
- 配置变更批量异步推送

极高：
- 微服务数量：万级
- QPS：百万级
- 响应时间：毫秒级
- 故障恢复：秒级

1. 熔断器状态机模型：
状态：S={CLOSED,OPEN,HALF_OPEN}
转移条件：
- CLOSED→OPEN: 错误率 >θerror​或延迟 >τlatency​
- OPEN→HALF_OPEN: 经过冷却时间 tcool​
- HALF_OPEN→CLOSED: 试探请求成功比例 >psuccess​
- HALF_OPEN→OPEN: 试探请求失败

2. 负载均衡加权轮询模型：
服务实例 i的权重 wi​基于：
wi​=α⋅(1−cpui​)+β⋅(1−latencyi​)+γ⋅success_ratei​
请求分配概率：pi​=∑j​wj​wi​​

3. 自动扩缩容模型：
目标指标：metric∈{CPU,内存,QPS}
期望实例数：Ndesired​=⌈Ncurrent​×metrictarget​metriccurrent​​⌉
约束：Nmin​≤Ndesired​≤Nmax​

4. 故障传播图模型：
构建服务依赖图 G=(V,E)，边权重为调用频率
故障影响范围：I(v)=∑u∈reachable(v)​w(u)
隔离策略：切断高权重边以最小化 I(v)

常量：
θerror​: 错误率阈值（如0.5）
τlatency​: 延迟阈值（如1000ms）
tcool​: 冷却时间（如5s）
psuccess​: 成功比例阈值（如0.8）
α,β,γ: 权重系数
变量：
S: 熔断器状态
wi​: 实例权重
pi​: 请求分配概率
Ndesired​: 期望实例数
I(v): 故障影响范围
数据结构：
- 图：G=(V,E)服务依赖图
- 状态机：(S,T,s0​)熔断器状态机
- 向量：w=[w1​,...,wn​]权重向量
p=[p1​,...,pn​]概率向量
- 矩阵：A∈{0,1}n×n服务调用矩阵

【状态机】
【负载均衡】
【控制理论】
【图论】
【排队论】

1. 服务监控指标表
2. 服务依赖关系表
3. 熔断器状态表
4. 负载均衡配置表
5. 扩缩容历史记录表
6. 故障根因分析表

微服务架构、服务网格、故障恢复、分布式系统、监控告警

R-ALI-IF-01​

互联网科技/云服务

云计算基础设施

基础设施规则​

资源调度​

混部与弹性资源调度模型​

阿里巴巴云数据中心混部调度模型​

1. 提升资源利用率（目标>60%）
2. 保障在线服务SLA
3. 最大化离线任务吞吐量
4. 动态资源分配与回收

1. 在线服务资源保障
2. 干扰隔离限制

R-ALI-IF-01​

互联网科技/电商平台

B2B电子商务与供应链金融

财务规则​

供应链金融风控​

交易图谱+时序行为+深度学习的集成评估模型​

网商银行"信任付"小微商户信用评估模型​

1. 评估平台小微企业的信用风险
2. 动态调整授信额度(0-500万)
3. 控制坏账率<1.5%
4. 提高资金周转率>3次/年

1. 仅用平台内数据(交易、物流、评价)
2. 秒级审批响应
3. 可解释性要求(监管合规)
4. 反欺诈识别(防刷单骗贷)

输入：
1. 企业画像(注册、行业、规模)
2. 交易历史(订单、支付、退款)
3. 行为序列(搜索、咨询、登录)
4. 供应链关系(上下游、担保)
5. 外部数据(工商、司法、税务)
输出：
1. 信用分(350-950)
2. 授信额度
3. 风险等级(A/B/C/D)
4. 动态利率(5%-18%)
5. 欺诈概率

时序流程：
1. T0(实时)：商户发起贷款申请→触发实时特征计算
2. T1(并行特征提取)：
a. 交易特征计算(流计算)
b. 行为序列编码(LSTM)
c. 图谱特征查询(图数据库)
3. T2(模型集成)：
XGBoost+DeepFM+GraphSAGE模型并行推理→加权融合
4. T3(决策与策略)：
a. 反欺诈规则引擎拦截
b. 信用分映射为额度/利率
c. 人工复核队列(高风险申请)
5. T4(反馈闭环)：
还款表现回流→模型增量更新
并发时序：
- 多源特征提取完全并行
- 多个申请批量处理(批推理)
- 模型训练与在线服务分离

极高：
- 数据维度：1000+特征
- 样本不均衡：违约率<2%
- 概念漂移：商户行为变化
- 对抗性强：专业骗贷团伙

1. 特征工程体系：
a. 交易稳定性指标：
S=1−μ(Vt−12:t−1​)σ(Vt−12:t−1​)​×n12​​
其中V为月交易额，n为有效月数
b. 行为序列编码：
用户行为序列B=[b1​,b2​,...,bT​]，通过LSTM编码：
ht​=LSTM(ht−1​,Embedding(bt​))
行为特征fb​=Attention(h1​,...,hT​)
c. 交易图谱特征：
构建有向加权图G=(V,E,W)，节点为商户/供应商/客户，边权重为交易额/频次
使用GraphSAGE聚合邻居信息：
hvk​=σ(Wk⋅CONCAT(hvk−1​,AGG({huk−1​,∀u∈N(v)})))
2. 多模型集成：
a. XGBoost模型：
y^​xgb​=∑k=1K​fk​(x),fk​∈F
目标函数：L=∑i​l(yi​,y^​i​)+∑k​Ω(fk​)
b. DeepFM模型：
y^​dfm​=sigmoid(yFM​+yDNN​)
其中FM部分：yFM​=w0​+∑i=1n​wi​xi​+∑i=1n​∑j=i+1n​⟨vi​,vj​⟩xi​xj​
c. 集成策略：
y^​=α⋅y^​xgb​+β⋅y^​dfm​+γ⋅y^​graph​
权重α,β,γ由元学习器动态调整
3. 动态额度模型：
额度=min(500,max(0,θ1​⋅信用分+θ2​⋅月均交易额​+θ3​⋅经营时长))
4. 风险定价模型：
利率=rbase​+1+e−k(信用分−s0​)rmax​−rmin​​
其中rbase​为基准利率，k为陡峭度，s0​为信用分中心点
5. 欺诈检测模型：
使用Isolation Forest检测异常：
s(x)=2−c(ψ)E(h(x))​
其中h(x)为路径长度，c(ψ)为标准化因子

常量：
θ1​,θ2​,θ3​：额度模型权重
rbase​,rmax​,rmin​,k,s0​：利率模型参数
α,β,γ：模型融合权重
变量：
S：交易稳定性分数
fb​：行为特征向量
hvk​：第k层节点嵌入
y^​xgb​,y^​dfm​,y^​graph​：子模型预测
数据结构：
- 图：G=(V,E,W)交易关系图
- 矩阵：V∈Rn×12交易额矩阵
W∈Rd×d权重矩阵
- 张量：行为序列张量B∈Rbatch×seq×dim
- 列表：特征重要性列表
模型预测结果列表
- 集合：高风险商户集合H
欺诈模式集合F

【集成学习】
【图神经网络】
【序列建模】
【动态规划】
【异常检测】

1. 商户基本信息表
2. 交易订单事实表
3. 用户行为日志表
4. 供应链关系表
5. 贷款申请记录表
6. 还款流水表
7. 第三方数据表(工商、司法、税务)
8. 欺诈样本标注表

信用风险建模、集成学习、图神经网络、序列模型、反欺诈、风险定价

R-TX-HR-01​

互联网科技

社交与数字服务

人事规则​

职级晋升​

多维度量化评估+委员会投票的混合决策模型​

腾讯技术职级（T族）晋升评审模型​

1. 公平评估技术人员能力
2. 识别高潜力人才
3. 控制晋升比例（<20%）
4. 与市场薪酬水平匹配

1. 硬性指标：项目贡献、技术影响力
2. 软性评估：领导力、价值观
3. 比例控制：各职级比例稳定
4. 跨部门公平性

输入：
1. 绩效历史（最近4次绩效）
2. 项目贡献数据（代码量、设计文档、专利）
3. 360度评估结果
4. 直属上级推荐意见
5. 薪酬竞争力分析
输出：
1. 晋升通过/不通过
2. 新职级建议
3. 能力发展建议
4. 薪酬调整建议

时序流程：
1. 申报阶段：员工提交晋升申请+材料举证
2. 材料审核：HRBP审核材料完整性
3. 并行评估：
a. 量化模型自动评分
b. 技术委员会审阅材料
c. 跨部门交叉评审
4. 答辩评审：
a. 现场技术答辩
b. 委员会提问与评分
5. 合议决策：
a. 各评委独立评分
b. 分数加权汇总
c. 委员会投票决策
6. 结果反馈：HR沟通结果
并发时序：
- 多候选人材料可并行审核
- 量化评分与人工评审并行
- 跨部门评审可同时进行

高：
- 评估维度多
- 主观性强
- 跨部门比较难
- 利益关系复杂

1. 量化评分模型：
Q=w1​⋅P+w2​⋅C+w3​⋅I+w4​⋅L
其中：
P= 项目贡献分 = ∑i​Impact(proji​)×RoleWeight(rolei​)
C= 代码贡献分 = 总代码行有效代码行​×log(代码影响力)
I= 技术影响力 = ∑专利+α⋅技术分享+β⋅开源贡献
L= 领导力 = 团队规模 ×项目复杂度系数
2. 委员会投票模型：
设评委集合J，候选人i的得分：
Si​=∑j∈J​wj​∑j∈J​wj​⋅sij​​
其中wj​为评委权重（基于职级、领域相关性）
3. 晋升概率预测：
使用逻辑回归：
P(晋升)=1+e−(β0​+β1​Q+β2​Si​+β3​tenure)1​
4. 职级比例控制：
使用规划模型控制各职级人数比例：
max∑i​Pi​⋅xi​
约束：∑i∈Rk​​xi​≤θk​⋅N，xi​∈{0,1}
其中Rk​为职级k的候选人集合

常量：
w1​,w2​,w3​,w4​：量化权重
α,β：影响力系数
θk​：职级比例上限
β0​,β1​,β2​,β3​：逻辑回归系数
变量：
Q：量化总分
sij​：评委j对候选人i的评分
P(晋升)：晋升概率
xi​：是否晋升决策
数据结构：
- 向量：w=[w1​,w2​,w3​,w4​]权重向量
si​=[si1​,...,siJ​]评分向量
- 矩阵：评分矩阵S∈Rn×m
- 列表：项目贡献列表
评委意见列表
- 集合：候选人集合C
评委集合J

【多准则决策】
【群体决策】
【约束优化】
【逻辑回归】
【权重分配】

1. 员工绩效表
2. 项目贡献记录表
3. 代码仓库数据表
4. 专利与分享记录表
5. 360度评估表
6. 历史晋升记录表
7. 市场薪酬调研表

人力资源管理、多属性决策、群体决策、组织发展、薪酬管理

R-BYT-IT-01​

互联网科技

内容平台与云计算

IT规则​

资源调度​

基于强化学习的混部资源调度模型​

字节跳动K8s混部调度与弹性伸缩模型​

1. 提高资源利用率（>60%）
2. 保证在线服务SLA（延迟<100ms）
3. 自动弹性伸缩（分钟级）
4. 降低能耗成本

1. 资源隔离：在线/离线作业隔离
2. 服务质量：P99延迟保障
3. 故障容错：单点故障不影响服务
4. 迁移成本：避免频繁Pod迁移

输入：
1. 服务监控指标（QPS、延迟、错误率）
2. 资源使用率（CPU、内存、网络IO）
3. 作业特征（优先级、资源需求）
4. 集群状态（节点数、健康状态）
输出：
1. 调度决策（Pod放置位置）
2. 伸缩决策（扩缩容数量）
3. 资源预留建议
4. 异常预警

时序流程：
1. 监控数据采集：每10s采集集群指标
2. 预测模块：
a. 预测服务负载（ARIMA/LSTM）
b. 预测资源需求（时间序列预测）
3. 调度决策：
a. 在线调度：实时请求，毫秒响应
b. 离线调度：批量作业，资源打包
4. 混部决策：
a. 干扰检测：监控任务间干扰
b. 动态迁移：干扰过大时迁移Pod
5. 弹性伸缩：
a. 水平扩缩容（HPA）
b. 垂直扩缩容（VPA）
并发时序：
- 监控数据流式处理
- 多个调度器并行决策（分集群）
- 预测模型分布式训练

极高：
- 集群规模：10万+节点
- 服务数量：10万+
- 决策频率：秒级
- 多目标优化

1. 负载预测模型：
使用Seq2Seq模型：
y^​t+1:t+H​=Decoder(Encoder(yt−T+1:t​))
其中y为QPS/延迟序列
2. 强化学习调度模型：
状态st​：集群状态+待调度Pod
动作at​：节点选择+资源分配
奖励rt​：w1​⋅utilization−w2​⋅violation−w3​⋅migration
目标：maxE[∑γtrt​]
使用PPO算法：
LCLIP=Et​[min(rt​(θ)A^t​,clip(rt​(θ),1−ϵ,1+ϵ)A^t​)]
3. 混部干扰模型：
干扰分数：Iij​=∑r∈R​αr​⋅Capacityr​Uir​⋅Ujr​​
其中R={CPU,内存,网络,磁盘IO}
4. 弹性伸缩策略：
期望副本数：desired=⌈current×target metriccurrent metric​⌉
冷却期约束：tnext​=tlast​+max(scaleDownDelay,scaleUpDelay)

常量：
w1​,w2​,w3​：奖励权重
γ：折扣因子
ϵ：PPO裁剪参数
αr​：资源类型权重
变量：
y^​：负载预测值
st​,at​,rt​：RL状态、动作、奖励
Iij​：任务间干扰度
desired：期望副本数
数据结构：
- 张量：状态张量st​∈Rn×m
动作空间A离散/连续
- 矩阵：干扰矩阵I∈Rn×n
资源使用矩阵U∈Rn×k
- 图：集群拓扑图G=(V,E)
- 列表：待调度Pod列表
节点状态列表

【强化学习】
【时间序列预测】
【组合优化】
【干扰建模】
【控制理论】

1. 集群监控指标表
2. 服务部署表
3. 调度事件记录表
4. 资源使用明细表
5. 干扰模式知识库
6. 伸缩历史记录表

容器编排、强化学习、时间序列、资源管理、调度算法

R-JD-SALES-01​

电商平台

自营B2C零售

销售规则​

动态定价​

需求预测+竞争分析+收益管理的联合优化模型​

京东自营商品动态定价与促销优化模型​

1. 最大化商品生命周期收益
2. 保持价格竞争力（低于竞对5%）
3. 清仓滞销库存（周转率>4）
4. 避免价格战

1. 价格区间约束（成本价~市场价）
2. 价格变动频率限制（<3次/天）
3. 促销预算限制
4. 品类价格关联约束

输入：
1. 历史销量与价格数据
2. 竞品价格（爬虫数据）
3. 库存水平与周转率
4. 用户价格敏感度
5. 促销日历与预算
输出：
1. 建议售价
2. 促销方案（满减/折扣）
3. 预期销量与收益
4. 价格弹性分析

时序流程：
1. 数据收集：小时级更新竞品价格，日级更新销量库存
2. 需求预测：
a. 基于历史数据预测基准需求
b. 价格弹性模型估计需求变化
3. 竞争分析：
a. 竞品价格对比分析
b. 市场份额预测
4. 优化定价：
a. 收益管理模型计算最优价
b. 促销方案设计
5. A/B测试：小流量测试价格效果
6. 全量发布：更新价格
并发时序：
- 多商品价格可并行优化
- 竞品监控异步进行
- 预测模型分布式训练

高：
- 商品数量：百万级
- 价格影响因素多
- 竞争实时变化
- 策略相互影响

1. 需求预测模型：
考虑价格影响的需求函数：
D(p,t)=D0​(t)⋅(p0​p​)−ϵ⋅f(promo,seasonality)
其中ϵ为价格弹性，D0​(t)为基准需求
2. 收益优化模型：
单阶段：maxp​(p−c)⋅D(p)
多阶段（库存约束）：
max∑t=1T​(pt​−c)⋅D(pt​)
约束：∑t=1T​D(pt​)≤I0​
3. 竞争博弈模型：
纳什均衡：pi∗​=argmaxpi​​πi​(pi​,p−i∗​)
其中利润πi​=(pi​−ci​)⋅Di​(pi​,p−i​)
需求函数：Di​=∑j​exp(αj​−βpj​+γpj​)exp(αi​−βpi​+γp−i​)​
4. 促销优化：
满减方案：满X减Y
最优设计：maxX,Y​Profit(X,Y)
约束：Y≤ηX（折扣率约束）

常量：
ϵ：价格弹性系数
c：商品成本
I0​：初始库存
αi​,β,γ：需求模型参数
η：最大折扣率
变量：
pt​：时刻t的价格
D(p)：价格p对应的需求
πi​：商家i的利润
X,Y：满减参数
数据结构：
- 向量：价格序列p=[p1​,...,pT​]
需求序列D=[D1​,...,DT​]
- 矩阵：竞品价格矩阵Pcomp​∈Rn×m
- 表：商品成本表
库存状态表
促销历史表

【收益管理】
【价格弹性】
【博弈论】
【动态规划】
【需求预测】

1. 商品销售明细表
2. 竞品价格监控表
3. 库存状态表
4. 用户行为表（浏览、购买）
5. 促销活动记录表
6. 成本与采购价表

收益管理、价格弹性、博弈论、需求预测、库存管理

R-XHS-PRODUCT-01​

社交电商

内容社区

产品规则​

流量分配​

多目标强化学习的公平流量分发模型​

小红书笔记"千人千面"流量分发与创作者激励模型​

1. 平衡用户体验（CTR、时长）
2. 保障创作者公平（长尾流量）
3. 促进生态多样性（品类均衡）
4. 商业目标（广告收入、GMV）

1. 新鲜度：新内容有初始曝光
2. 多样性：同类内容不过度集中
3. 质量门槛：低质内容降权
4. 商业约束：广告占比<10%

输入：
1. 用户特征（兴趣、历史行为）
2. 笔记特征（内容、质量、作者）
3. 实时反馈（点击、互动、负反馈）
4. 生态指标（品类分布、创作者分层）
输出：
1. 用户Feed流排序
2. 各笔记曝光量预测
3. 创作者流量分配建议
4. 生态健康度评分

时序流程：
1. 内容准入：审核通过后进入推荐池
2. 冷启动：新内容小流量测试（1-5%用户）
3. 效果评估：实时收集点击、互动数据
4. 流量调整：
a. 表现好：扩大曝光
b. 表现差：减少曝光
5. 生态调控：
a. 监测品类流量分布
b. 调整长尾内容权重
6. 模型更新：小时级更新排序模型
并发时序：
- 多个用户的推荐并行计算
- 实时反馈流式处理
- A/B测试分桶并行

极高：
- 用户数：亿级
- 内容数：亿级
- 实时性：毫秒级
- 多目标冲突

1. 多目标排序模型：
学习用户对内容i的偏好：
ui​=fθ​(user,item)
多目标：yi​=[yictr​,yilike​,yicomment​,yishare​]
2. 流量分配公平性约束：
基尼系数约束：$G = \frac{\sum{i=1}^n \sum{j=1}^n

x_i - x_j

}{2n \sum{i=1}^n x_i} \leq G_0<br>其中x_i为创作者i获得的流量<br>∗∗3.强化学习调控模型∗∗：<br>状态s_t：生态指标+用户状态<br>动作a_t：各目标权重调整<br>奖励r_t：\alpha \cdot \text{engagement} + \beta \cdot \text{diversity} - \gamma \cdot \text{inequality}<br>∗∗4.探索与利用平衡∗∗：<br>ThompsonSampling：<br>对每个内容i，采样\tilde{\theta}i \sim \mathcal{N}(\hat{\theta}i, \sigma_i^2)<br>选择\arg\max_i \tilde{\theta}i<br>∗∗5.内容生命周期模型∗∗：<br>曝光衰减：E(t) = E_0 \cdot e^{-\lambda t} \cdot (1 + \delta \cdot \text{performance})$

常量：
G0​：基尼系数阈值
α,β,γ：奖励权重
λ：衰减系数
δ：性能影响因子
变量：
ui​：用户对内容i的偏好
yi​：多目标预测值
G：基尼系数
E(t)：时刻t的曝光量
数据结构：
- 向量：目标权重向量w
生态指标向量e
- 矩阵：用户-内容交互矩阵R∈Rm×n
内容特征矩阵X∈Rn×d
- 图：用户-内容二部图
- 分布：流量分布P

【多目标优化】
【公平性约束】
【强化学习】
【探索与利用】
【基尼系数】

R-ALI-SALES-01​

电商平台

平台电商（淘宝/天猫）

销售规则​

广告竞价销售​

广义第二价格拍卖+预算平滑的混合机制​

阿里妈妈直通车实时竞价与预算控制模型​

1. 最大化平台广告收入
2. 保障广告主ROI（投资回报率>1.2）
3. 平衡广告主间竞争公平性
4. 防止关键词垄断

1. 广告主预算约束（日预算）
2. 关键词点击单价上限
3. 广告质量分门槛（>4分）
4. 反作弊约束（防恶意点击）
5. 广告位数量限制

输入：
1. 广告主出价（关键词/人群）
2. 广告质量分（CTR预测）
3. 广告主预算与消耗
4. 用户搜索与点击行为
5. 实时竞价请求
输出：
1. 广告排序与展示
2. 实际扣费价格（GSP）
3. 预算消耗预测
4. 关键词竞价建议
5. 反作弊预警

时序流程：
1. 请求接收：用户搜索触发广告请求
2. 候选召回：基于关键词召回相关广告
3. 质量分计算：实时预测CTR/转化率
4. 排序竞价：
a. 计算综合排名分=出价×质量分
b. 按GSP计算实际扣费
5. 预算控制：
a. 实时监测预算消耗
b. 动态调整出价上限
6. 反作弊过滤：实时过滤异常点击
并发时序：
- 海量搜索请求并行处理
- 多广告主竞价并发
- 预算消耗实时汇总
- 反作弊异步检测

极高：
- 竞价请求：10亿+/天
- 广告主：百万级
- 关键词：亿级
- 实时性：<100ms

1. 广义第二价格拍卖模型：
设广告主i的出价为bi​，质量分为qi​
综合分：si​=bi​×qi​
按si​降序排序，第k位广告主实际扣费：
pk​=min(bk​,qk​sk+1​​+δ)
其中δ为最小加价单位（0.01元）

2. 预算平滑控制模型：
广告主i的日预算Bi​，已消耗Ct​
剩余预算：Rt​=Bi​−Ct​
剩余时间比例：rt​=Tend​−Tstart​Tend​−t​
出价调整因子：αi​=min(1,rt​×avg_cpc×est_impressionsRt​​)
调整后出价：bi′​=bi​×αi​

3. 质量分计算模型：
qi​=pCTRi​×pCVRi​×relevancei​
其中：
pCTRi​=σ(wctrT​xi​+bctr​)
pCVRi​=σ(wcvrT​xi​+bcvr​)
xi​为广告特征向量

4. 关键词价值评估：
关键词kw的预期价值：
Vkw​=∑i=1n​E[revenuei​∣kw]−costkw​
其中costkw​=∑clicks×cpc

5. 反作弊模型：
点击序列C={c1​,c2​,...,cn​}
异常得分：s=IsolationForest(C)+StatisticalTest(C)

常量：
δ：最小加价单位（0.01）
avg_cpc：平均点击成本
Tstart​,Tend​：广告活动起止时间
变量：
bi​：广告主i出价
qi​：广告质量分
si​：综合排名分
pk​：实际扣费价格
αi​：出价调整因子
Vkw​：关键词价值
数据结构：
- 向量：出价向量b=[b1​,...,bn​]
质量分向量q=[q1​,...,qn​]
- 矩阵：特征矩阵X∈Rn×d
竞价结果矩阵R∈Rm×4
- 集合：广告主集合A
关键词集合K
点击序列C

【拍卖理论】
【预算控制】
【质量分模型】
【异常检测】
【实时竞价】

1. 广告出价表
2. 广告质量分表
3. 预算消耗表
4. 用户点击日志表
5. 关键词价值表
6. 反作弊记录表
7. 竞价结果表

拍卖机制、预算优化、CTR预测、异常检测、实时系统

R-JD-ACCT-01​

电商平台

自营B2C零售

会计规则​

成本核算​

作业成本法+加权平均的成本流转模型​

京东自营商品多维度成本分摊与核算模型​

1. 准确核算商品成本（SKU粒度）
2. 合理分摊仓储物流费用
3. 支持多维度盈利分析（品类/渠道）
4. 满足会计准则（匹配原则）

1. 成本流转顺序（先进先出）
2. 间接费用分摊基础合理
3. 成本与收入期间匹配
4. 存货跌价准备计提

输入：
1. 采购入库单（数量、单价）
2. 销售出库单（SKU、数量）
3. 仓储作业数据（上架、拣货、打包）
4. 物流配送费用
5. 间接费用（人力、折旧）
输出：
1. 商品单位成本
2. 销售成本（COGS）
3. 期末存货价值
4. 多维度盈利报表
5. 成本差异分析

时序流程：
1. 采购入库：记录采购成本，更新库存
2. 成本分配：
a. 直接材料：采购价格
b. 直接人工：分拣打包人工
c. 制造费用：仓储折旧/水电
3. 成本核算：
a. 加权平均计算单位成本
b. 作业成本法分摊间接费用
4. 销售结转：
a. 按成本流转计算销售成本
b. 生成会计分录
5. 月末处理：
a. 存货盘点与差异调整
b. 计提存货跌价准备
c. 生成成本报表
并发时序：
- 多个仓库成本并行核算
- 大批量交易批量处理
- 月末结账分布式计算

高：
- SKU数量：百万级
- 交易频率：千万级/天
- 成本维度：多维度
- 计算精度：分位

1. 加权平均成本法：
单位成本：c=∑i=1n​qi​∑i=1n​pi​×qi​​
其中pi​为第i批采购单价，qi​为数量
期末存货价值：V=c×Qend​
销售成本：COGS=c×Qsold​

2. 作业成本法模型：
作业集合A={a1​,...,am​}
成本动因D={d1​,...,dm​}
作业分配率：rj​=TotalDriver(dj​)Cost(aj​)​
SKU i分摊的间接成本：
Ciindirect​=∑j=1m​rj​×Driverj​(i)

3. 物流费用分摊：
按重量/体积分摊：
fi​=∑wj​wi​​×Ftotal​
其中wi​为SKU i的重量或体积

4. 存货跌价准备模型：
成本c，可变现净值NRV=selling price−completion cost−selling cost
跌价准备：L=max(0,c−NRV)

5. 成本差异分析：
标准成本cstd​，实际成本cact​
价格差异：(pact​−pstd​)×q
数量差异：(qact​−qstd​)×pstd​

常量：
pstd​,qstd​：标准单价和数量
Ftotal​：总物流费用
变量：
c：加权平均单位成本
V：期末存货价值
COGS：销售成本
rj​：作业分配率
Ciindirect​：间接成本
L：跌价准备
数据结构：
- 向量：采购价格向量p
采购数量向量q
作业分配率向量r
- 矩阵：成本动因矩阵D∈Rn×m
成本分摊矩阵C∈Rn×k
- 表：采购入库表
销售出库表
作业成本动因表
存货跌价准备表

【加权平均】
【作业成本法】
【成本流转】
【跌价准备】
【差异分析】

1. 采购入库明细表
2. 销售出库明细表
3. 仓储作业记录表
4. 物流费用明细表
5. 间接费用分摊表
6. 存货跌价准备表
7. 标准成本表

成本会计、作业成本法、存货管理、会计准则、财务分析

R-TX-FIN-01​

互联网科技

社交与数字服务

财务规则​

预算管理​

滚动预测+零基预算+弹性控制的集成模型​

腾讯事业群年度预算与滚动预测模型​

1. 科学预测收入与费用
2. 优化资源配置（人、财、物）
3. 控制费用率<30%
4. 支持敏捷调整（季度滚动）

1. 收入与费用配比原则
2. 预算刚性约束（不可超10%）
3. 审批权限分级
4. 滚动预测准确率>85%
5. 现金流安全垫>3个月

输入：
1. 历史财务数据（3-5年）
2. 业务计划与战略目标
3. 市场环境与竞争分析
4. 资源需求预测
5. 管理层预期
输出：
1. 年度预算（收入、成本、利润）
2. 季度滚动预测
3. 预算执行分析
4. 资源分配建议
5. 现金流预测

时序流程：
1. 战略规划：制定年度目标与策略
2. 预算编制：
a. 收入预测（自下而上+自上而下）
b. 费用预算（零基预算）
c. 资本支出预算
3. 审批与发布：管理层审批，下发执行
4. 月度控制：
a. 实际vs预算对比分析
b. 费用报销控制
5. 季度滚动：
a. 更新未来季度预测
b. 调整预算（如需）
6. 年度决算：实际完成分析，考核挂钩
并发时序：
- 多事业群并行编制预算
- 收入与费用预测同时进行
- 月度控制实时监控

高：
- 组织层级：多层级
- 预算科目：千级
- 预测维度：多维度
- 调整频率：季度

1. 收入预测集成模型：
Rt​=α⋅Rttop−down​+(1−α)⋅Rtbottom−up​
其中：
Rttop−down​=f(market size,market share,price)
Rtbottom−up​=∑i=1n​usersi​×ARPUi​

2. 零基费用预算模型：
费用项目j的预算：
Bj​=∑k=1m​CostDriverk​×Ratek​
需证明每个费用项目的必要性

3. 滚动预测模型：
在时间t，预测t+1到t+4季度：
Y^t+h​=Yt​+∑i=1h​ΔY^t+i​
其中ΔY^t+i​=β⋅GrowthRate+ϵ

4. 预算控制模型：
实际支出At​，预算Bt​
使用率：ut​=Bt​At​​
控制规则：
if ut​>0.9then 预警
if ut​>1.0then 冻结（需特批）

5. 现金流预测模型：
CFt​=Revenuet​×Collection%−Expenset​×Payment%−Capext​
累积现金流：CumCFt​=∑i=1t​CFi​
安全垫：S=MonthlyBurnRateCumCFt​​

常量：
α：收入预测权重（0.3-0.7）
β：增长系数
Collection%,Payment%：收付款比例
变量：
Rt​：时期t的收入预测
Bj​：费用项目j的预算
Y^t+h​：向前h期的预测
ut​：预算使用率
CFt​：时期t的现金流
S：现金流安全垫
数据结构：
- 向量：收入预测向量R=[R1​,...,RT​]
费用预算向量B=[B1​,...,Bm​]
- 矩阵：预算科目矩阵M∈Rn×m
现金流预测矩阵CF∈RT×3
- 时间序列：历史财务数据序列Y={Y1​,...,Yt​}
- 表：预算编制表
预算执行表
现金流预测表

【集成预测】
【零基预算】
【滚动预测】
【预算控制】
【现金流管理】

1. 历史财务数据表
2. 业务计划表
3. 预算编制表
4. 预算执行明细表
5. 现金流预测表
6. 市场数据表
7. 资源需求表

财务管理、预算编制、现金流管理、预测分析、战略规划

R-BYT-HR-01​

互联网科技

内容平台与云计算

人事规则​

绩效管理​

OKR+360度评估+相对排序的综合评估模型​

字节跳动双月OKR与绩效评估模型​

1. 对齐个人与组织目标
2. 客观评估员工贡献
3. 识别高绩效与高潜力员工
4. 支持快速人才决策

1. OKR目标可量化
2. 评估多维度（自评、上级、同事）
3. 绩效分布相对排序
4. 反馈及时性（评估后1周内）

输入：
1. OKR设定与完成情况
2. 360度评估问卷结果
3. 关键事件与贡献
4. 能力评估数据
5. 历史绩效记录
输出：
1. 绩效等级（M+/M/E/I）
2. 绩效分数（1-5）
3. 发展建议
4. 激励建议（薪酬、晋升）
5. 人才九宫格定位

时序流程：
1. OKR设定：双月设定目标与关键结果
2. 过程跟踪：周会Review进展
3. 期末评估：
a. 自评：员工总结OKR完成
b. 上级评估：直接上级评分
c. 360评估：同事匿名评价
4. 校准会议：
a. 团队内相对排序
b. 跨团队校准公平性
5. 结果沟通：一对一沟通反馈
6. 结果应用：与激励、发展挂钩
并发时序：
- 多员工评估并行进行
- 360评估异步收集
- 校准会议分批召开

高：
- 评估频率：双月
- 评估维度：多维度
- 数据整合：复杂
- 主观性强

1. OKR完成度量化模型：
目标Oi​有n个关键结果KRij​
KR完成度：cij​=targetij​actualij​​
Oi​完成度：Ci​=n1​∑j=1n​wj​⋅cij​
其中wj​为KRj​的权重

2. 360度评估综合模型：
评估者r对维度d的评分：srd​
评估者权重：wr​（上级>平级>下级）
综合分：S360​=∑r​wr​⋅∑d​vd​∑r​wr​⋅∑d​vd​⋅srd​​
其中vd​为维度d的权重

3. 绩效合成模型：
绩效总分：P=α⋅C+β⋅S360​+γ⋅I
其中I为影响力得分（peer feedback）

4. 相对排序算法：
对团队T的n个员工按P排序
绩效等级比例：
- M+（卓越）：前10%
- M（符合期望）：中间80%
- E（待改进）：后10%

5. 人才九宫格模型：
二维评估：绩效（高/中/低）× 潜力（高/中/低）
定位到9个格子，对应不同发展策略

常量：
wj​：KR权重
wr​,vd​：评估者与维度权重
α,β,γ：绩效合成权重
绩效等级比例：10%/80%/10%
变量：
cij​：KR完成度
Ci​：目标完成度
srd​：评估者评分
S360​：360评估综合分
P：绩效总分
数据结构：
- 向量：KR完成度向量ci​
评估者权重向量wr​
绩效总分向量P
- 矩阵：360评估矩阵S∈Rm×n
人才九宫格矩阵G∈{1,...,9}k×2
- 表：OKR设定表
360评估结果表
绩效等级表
人才九宫格表

【目标管理】
【多源评估】
【相对排序】
【人才盘点】
【权重分配】

1. OKR设定与完成表
2. 360度评估问卷表
3. 绩效评估记录表
4. 关键事件记录表
5. 能力评估表
6. 历史绩效表
7. 人才九宫格表

绩效管理、OKR、360评估、人才管理、激励理论

R-ZJ-AD-01​

互联网科技

内容平台与广告

广告规则​

竞价排序​

eCPM多目标融合排序模型​

巨量引擎实时广告排序与曝光分配模型​

1. 最大化平台广告收入
2. 平衡用户体验（CTR、停留时长）
3. 保障广告主ROI
4. 促进生态多样性

1. 广告质量分门槛（>4分）
2. 频次控制（用户单日<5次）
3. 品类多样性约束
4. 预算消耗速度限制

输入：
1. 广告出价（oCPM/CPM）
2. pCTR预测值
3. pCVR预测值
4. 用户兴趣向量
5. 广告多模态特征
6. 实时竞价请求
输出：
1. 广告排序结果
2. 实际曝光分配
3. 预估eCPM
4. 扣费价格

时序流程：
1. 请求触发：用户刷新Feed触发广告请求
2. 候选召回：基于用户兴趣召回相关广告（千级）
3. 精排计算：
a. 并行计算pCTR、pCVR
b. 计算综合eCPM得分
c. 应用频次惩罚因子
4. 曝光决策：
a. 按eCPM降序排序
b. 选择Top-K广告曝光
5. 扣费计算：按GSP机制计算实际扣费
并发时序：
- 海量用户请求并行处理
- 多广告pCTR/pCVR并行预测
- 实时竞价毫秒级响应

极高：
- 日请求量：千亿级
- 广告数量：百万级
- 实时性：<100ms
- 模型复杂度：高

1. eCPM基础模型：
eCPMbase​=bid×pCTR×pCVR×1000
其中bid为广告主出价（CPA目标成本）

2. 多目标融合模型：
eCPMfinal​=eCPMbase​×∏i=1n​fi​
调整因子包括：
- 频次惩罚：ffreq​=e−λ⋅counttoday​
- 新鲜度奖励：ffresh​=1+α⋅e−β⋅age
- 多样性约束：fdiv​=1+γ⋅similarity(ad,history)1​

3. pCTR深度模型：
使用多塔DIN结构：
hu​=DIN(xu​,Ead​)
pCTR=σ(wThu​+b)
其中xu​为用户行为序列，Ead​为广告embedding

4. pCVR深度模型：
使用DeepFM：
pCVR=σ(yFM​+yDNN​)
yFM​=w0​+∑i=1n​wi​xi​+∑i=1n​∑j=i+1n​⟨vi​,vj​⟩xi​xj​
yDNN​=MLP(x)

5. 广义第二价格扣费：
设广告按eCPM排序为ad1​,ad2​,...,adn​
adk​的实际扣费：
costk​=min(bidk​,pCTRk​×pCVRk​×1000eCPMk+1​​+δ)
其中δ为最小加价单位

常量：
λ：频次衰减系数（0.1-0.3）
α,β：新鲜度参数
γ：多样性惩罚系数
δ：最小加价单位（0.01元）
变量：
bid：广告主出价
pCTR,pCVR：点击/转化率预测
eCPMbase​,eCPMfinal​：基础/最终eCPM
fi​：各调整因子
costk​：实际扣费价格
数据结构：
- 向量：用户兴趣向量hu​
广告特征向量Ead​
eCPM得分向量s
- 矩阵：用户-广告交互矩阵R∈Rm×n
特征交叉矩阵V∈Rn×k
- 序列：用户行为序列B=[b1​,...,bT​]
- 集合：候选广告集合A
曝光广告集合E

【多目标优化】
【深度学习】
【拍卖理论】
【序列建模】
【特征交叉】

1. 广告出价表
2. 用户行为日志表
3. pCTR/pCVR预测表
4. 广告特征表
5. 曝光记录表
6. 扣费明细表
7. 频次控制表

推荐系统、拍卖机制、深度学习、多目标优化、实时计算

R-ZJ-AD-02​

互联网科技

内容平台与广告

广告规则​

智能出价​

oCPM动态调价与成本控制模型​

巨量引擎智能出价（oCPM）与预算平滑模型​

1. 稳定转化成本在目标价附近
2. 在预算约束下最大化转化量
3. 平滑消耗速度（避免突增）
4. 自适应流量质量变化

1. 成本上限约束（<目标价×1.2）
2. 预算日级硬约束
3. 出价调整幅度限制（±50%）
4. 冷启动保护机制

输入：
1. 广告主目标CPA
2. 日预算额度
3. 实时消耗进度
4. 成本达成情况
5. 流量质量信号
输出：
1. 动态出价调整
2. 消耗速度预测
3. 成本达成预警
4. 预算使用建议

时序流程：
1. 初始化：广告主设置目标CPA+预算
2. 冷启动期：
a. 激进探索：提高出价获取初始转化
b. 快速学习：收集正负样本
3. 稳定期：
a. 实时监控：成本vs目标对比
b. 动态调价：根据消耗进度调整
4. 预算控制：
a. 预测全天消耗曲线
b. 平滑速度：避免过早花完
5. 成本控制：
a. 成本偏高：降低出价
b. 成本偏低：提高出价拿量
并发时序：
- 多个广告计划并行调价
- 实时监控流式处理
- 预测模型定期更新

高：
- 调价频率：分钟级
- 广告数量：百万级
- 目标冲突：成本vs量
- 不确定性：流量波动

1. oCPM出价公式：
bidreal​=CPAtarget​×pCVR×pCTR×α(t)
其中α(t)为智能调控因子

2. 调控因子动态模型：
α(t)=fbudget​(t)×fcost​(t)×fquality​(t)
其中：
- 预算因子：fbudget​=1+β⋅(Btotal​Bused​​−Tt​)
- 成本因子：fcost​=CPAactual​+ϵCPAtarget​​
- 质量因子：fquality​=pCTR×pCVR​pCTR×pCVR​

3. 预算平滑控制：
期望消耗速度：rexpected​(t)=TBtotal​​⋅g(t)
其中g(t)为日曲线（如早晚高峰）
实际调整：Δbid=k⋅(rexpected​−ractual​)

4. 成本稳定控制：
使用PID控制器：
u(t)=Kp​e(t)+Ki​∫0t​e(τ)dτ+Kd​dtde(t)​
其中e(t)=CPAtarget​−CPAactual​
出价调整：bidnew​=bidold​×(1+u(t))

5. 冷启动策略：
初始阶段：bidcold​=bidnormal​×(1+γ⋅e−λt)
γ初始为0.5，随时间衰减

常量：
CPAtarget​：目标转化成本
Btotal​：日总预算
T：全天时长（24小时）
Kp​,Ki​,Kd​：PID参数
变量：
α(t)：智能调控因子
bidreal​：实际出价
fbudget​,fcost​,fquality​：各子因子
rexpected​,ractual​：期望/实际消耗速度
u(t)：PID控制输出
数据结构：
- 时间序列：消耗序列C=[c1​,...,ct​]
成本序列CPA=[p1​,...,pt​]
- 向量：调控因子向量α
出价调整向量Δ
- 矩阵：广告状态矩阵S∈Rn×m
- 表：预算消耗表
成本达成表
出价调整历史表

【控制理论】
【动态优化】
【PID控制】
【预算平滑】
【成本控制】

1. 广告计划设置表
2. 实时消耗明细表
3. 成本达成监控表
4. 出价调整记录表
5. 预算使用预测表
6. 流量质量评估表

控制理论、优化算法、预算管理、成本控制、自适应系统

R-ZJ-AD-03​

互联网科技

内容平台与广告

广告规则​

反作弊​

多模态异常检测与点击欺诈识别模型​

巨量引擎广告反作弊与流量质量保障模型​

1. 识别虚假点击/转化
2. 检测刷量行为
3. 保障广告主ROI真实
4. 维护平台生态健康

1. 误报率<1%
2. 响应时间<1秒
3. 证据链完整
4. 可解释性强

输入：
1. 点击/转化时序数据
2. 用户设备指纹
3. IP地址与地理位置
4. 行为模式特征
5. 广告主投诉数据
输出：
1. 欺诈概率评分
2. 作弊类型分类
3. 处置建议（拦截/退款）
4. 风险报告

时序流程：
1. 实时监控：流式处理点击/转化事件
2. 特征提取：
a. 时序特征：点击频率、间隔
b. 设备特征：设备ID、型号
c. 网络特征：IP、代理检测
3. 多模型检测：
a. 规则引擎：硬规则过滤
b. 统计模型：异常值检测
c. 机器学习：分类模型
4. 聚合分析：
a. 关联分析：发现作弊团伙
b. 模式识别：识别新型作弊
5. 处置执行：
a. 实时拦截：高风险请求
b. 事后处理：退款、封禁
并发时序：
- 海量事件并行处理
- 多检测模型并行运行
- 实时拦截与异步分析分离

极高：
- 事件量：百亿级/天
- 作弊手段：不断进化
- 对抗性强：专业团伙
- 误报代价：高

1. 孤立森林异常检测：
对于点击序列X={x1​,...,xn​}
异常得分：s(x)=2−c(n)E(h(x))​
其中h(x)为路径长度，c(n)为标准化因子

2. 时序异常检测：
使用LSTM-AD：
x^t​=LSTM(xt−1​,...,xt−w​)
重构误差：et​=∥xt​−x^t​∥2​
异常判断：et​>μ+3σ

3. 图神经网络团伙检测：
构建用户-设备-IP异构图G=(V,E)
使用GraphSAGE：
hvk​=σ(Wk⋅CONCAT(hvk−1​,AGG({huk−1​,∀u∈N(v)})))
团伙得分：$s_{clique} = \frac{1}{

C

} \sum{v \in C} \mathbf{h}v^K<br><br>∗∗4.多模型融合∗∗：<br>P{fraud} = \frac{1}{1+e^{-(\beta_0 + \beta_1 s{IF} + \beta_2 e_t + \beta_3 s{clique})}}<br><br>∗∗5.自适应阈值∗∗：<br>基于Fβ分数优化：<br>\max{\theta} F_\beta = (1+\beta^2) \frac{precision \cdot recall}{\beta^2 \cdot precision + recall}<br>其中\beta$根据业务代价调整

常量：
μ,σ：重构误差的均值标准差
β0​,β1​,β2​,β3​：逻辑回归系数
β：Fβ分数权重
变量：
s(x)：孤立森林异常分
et​：LSTM重构误差
hvk​：节点v的第k层嵌入
Pfraud​：欺诈概率
Fβ​：优化目标
数据结构：
- 图：异构图G=(V,E)
- 序列：点击时序序列X
重构误差序列E
- 向量：异常得分向量s
节点嵌入矩阵$H \in \mathbb{R}^{

V

R-ZJ-AD-04​

互联网科技

内容平台与广告

广告规则​

流量分配​

多臂老虎机探索与利用平衡模型​

巨量引擎新广告冷启动与探索策略模型​

1. 快速探索新广告潜力
2. 平衡探索与利用的trade-off
3. 减少冷启动成本
4. 加速模型收敛

1. 探索预算限制（<总预算10%）
2. 最小展示量要求（>1000）
3. 探索时间窗口（<24小时）
4. 负反馈保护机制

输入：
1. 新广告特征
2. 相似广告历史表现
3. 用户兴趣分布
4. 实时反馈数据
输出：
1. 探索出价策略
2. 流量分配建议
3. 潜力评估得分
4. 冷启动完成标志

时序流程：
1. 初始探索：新广告进入系统
2. 小流量测试：
a. 分配1-5%流量进行测试
b. 收集CTR/CVR反馈
3. 模型更新：
a. 基于反馈更新pCTR/pCVR
b. 调整探索策略
4. 策略调整：
a. 表现好：扩大流量
b. 表现差：减少或停止
5. 冷启动完成：
a. 达到最小展示量
b. 模型预测稳定
c. 转入正常竞价
并发时序：
- 多个新广告并行探索
- 实时反馈流式更新模型
- A/B测试分桶并行

高：
- 探索成本：需要控制
- 不确定性：初始阶段高
- 多目标：速度vs精度
- 数据稀疏：初始样本少

1. 汤普森采样策略：
对每个广告i，假设CTR服从Beta分布：
θi​∼Beta(αi​,βi​)
采样：θ~i​∼Beta(αi​,βi​)
选择：i∗=argmaxi​θ~i​
更新：
αi​←αi​+click
βi​←βi​+(impression−click)

2. UCB（上置信界）策略：
UCBi​=μ^​i​+cni​lnt​​
其中μ^​i​为平均CTR，ni​为展示次数
选择：i∗=argmaxi​UCBi​

3. ε-贪心策略：
以概率ε随机探索
以概率1−ε选择当前最优
ε随时间衰减：εt​=ε0​⋅e−λt

4. 上下文老虎机：
使用LinUCB：
μ^​i​=xiT​θ^
θ^=A−1b
其中A=∑xj​xjT​+λI
b=∑xj​yj​

5. 探索预算分配：
max∑i=1n​E[Ri​∣Bi​]
约束：∑i=1n​Bi​≤Btotal​
使用动态规划求解

常量：
αi​,βi​：Beta分布参数
c：UCB探索系数
ε0​,λ：ε衰减参数
Btotal​：总探索预算
变量：
θi​：广告i的CTR分布
θ~i​：采样值
UCBi​：上置信界得分
εt​：时刻t的探索概率
Bi​：分配给广告i的预算
数据结构：
- 分布：Beta分布Beta(α,β)
- 向量：特征向量xi​
参数向量θ^
预算分配向量B
- 矩阵：上下文矩阵X∈Rn×d
逆矩阵A−1
- 表：探索状态表
反馈数据表
预算消耗表

【多臂老虎机】
【贝叶斯推断】
【上下文学习】
【动态规划】
【探索利用平衡】

1. 新广告特征表
2. 探索流量分配表
3. 实时反馈记录表
4. 模型参数表
5. 探索预算表
6. 冷启动状态表

强化学习、贝叶斯统计、多臂老虎机、探索策略、上下文学习

R-ZJ-AD-05​

互联网科技

广告平台

广告规则​

频次控制​

用户疲劳度建模与动态频次优化​

动态频次控制与用户疲劳度管理模型​

1. 防止广告过度曝光导致用户反感
2. 优化广告展示频次以最大化总点击量
3. 平衡广告主曝光需求与用户体验
4. 动态调整不同用户的频次上限

1. 用户单日频次上限（广告主设置）
2. 全局频次上限（平台保护）
3. 频次控制粒度：用户×广告×天
4. 实时性要求：<100ms

输入：
1. 用户历史曝光序列
2. 广告点击率衰减曲线
3. 用户活跃度与兴趣度
4. 广告主频次策略
5. 实时竞价请求
输出：
1. 是否允许当前曝光
2. 推荐频次上限
3. 用户疲劳度评分
4. 频次控制建议

时序流程：
1. 请求检查：广告曝光前检查频次
2. 疲劳度计算：实时计算用户对广告的疲劳度
3. 决策判断：
a. 未超频次：允许曝光
b. 超频次但高价值：特殊放行
c. 超频次且低价值：拒绝
4. 频次更新：曝光后更新计数
5. 策略调整：定期优化频次策略
并发时序：
- 海量用户请求并行检查
- 疲劳度计算流式处理
- 频次计数器分布式更新

高：
- 用户数：亿级
- 广告数：百万级
- 计数更新：实时
- 策略个性化

1. 点击率衰减模型：
CTR(n)=CTR0​×e−λn
其中n为曝光次数，λ为衰减系数
边际收益：dndCTR​=−λCTR0​e−λn
2. 用户疲劳度函数：
F(u,a)=α⋅Nmax​nua​​+β⋅(1−e−γ⋅tlast​)
其中nua​为用户u对广告a的曝光次数，tlast​为距上次曝光时间
3. 动态频次上限：
Nmax​(u,a)=Nbase​×(1+δ⋅Iu​)×e−η⋅F(u,a)
其中Iu​为用户兴趣度，δ,η为调整系数
4. 频次控制决策：
D={1,0,​ncurrent​<Nmax​ 或 bid×pCTR>θotherwise​
5. 多广告主竞争优化：
max∑i​∑j=1Ni​​CTRij​(n)
约束：∑i​ni​≤Ntotal​，ni​≤Nmaxi​

常量：
CTR0​：首次曝光CTR
λ：衰减系数（0.1-0.3）
Nbase​：基础频次上限（如5）
α,β,γ,δ,η：权重系数
θ：特殊放行阈值
变量：
CTR(n)：第n次曝光的CTR
F(u,a)：用户对广告的疲劳度
Nmax​(u,a)：动态频次上限
D：频次控制决策
ni​：广告主i获得的曝光次数
数据结构：
- 向量：衰减系数向量λ
频次计数向量n
- 矩阵：用户-广告曝光矩阵E∈Nm×n
疲劳度矩阵F∈Rm×n
- 时间序列：点击率衰减序列CTR=[ctr1​,ctr2​,...]
- 集合：广告主集合A
用户集合U

【衰减模型】
【疲劳度建模】
【动态优化】
【边际分析】
【约束优化】

1. 用户曝光记录表
2. 广告点击率表
3. 频次控制策略表
4. 用户疲劳度评分表
5. 频次计数器表
6. 广告主频次设置表

用户行为分析、疲劳度建模、频次控制、边际效用、约束优化

R-ZJ-AD-06​

互联网科技

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广告规则​

广告创意​

多模态A/B测试与动态创意优化​

智能创意生成与动态优化模型​

1. 自动生成高点击率创意
2. 动态优化创意元素组合
3. 个性化创意匹配
4. 创意疲劳度检测与更新

1. 创意元素合规性
2. 品牌一致性约束
3. 测试流量限制（<10%）
4. 创意更新频率（>1天）

输入：
1. 原始创意素材（图、文、视频）
2. 历史创意表现数据
3. 用户兴趣标签
4. 上下文信息（时间、位置）
5. 创意模板库
输出：
1. 优化后创意组合
2. 创意CTR预测
3. 个性化创意推荐
4. 创意疲劳预警

时序流程：
1. 创意解析：拆解创意为元素（标题、图片、CTA）
2. 元素编码：多模态编码为向量
3. 组合生成：生成候选创意组合
4. CTR预测：预测各组合CTR
5. A/B测试：小流量测试验证
6. 全量发布：优胜创意全量
7. 持续监控：监控创意疲劳
并发时序：
- 多个创意并行优化
- 多模态编码并行计算
- A/B测试分桶并行

高：
- 创意元素：千级
- 组合空间：指数级
- 个性化：用户粒度
- 实时性：秒级

1. 多模态创意编码：
ecreative​=[BERT(text);CLIP(image);语音/视频特征]
2. 创意组合CTR预测：
CTR=fθ​(euser​,ecreative​,econtext​)
使用Transformer融合多模态特征
3. 创意元素重要性分析：
使用SHAP值：
$\phi_i = \sum_{S \subseteq N \setminus {i}} \frac{

S

!(

N

-

R-ZJ-AD-07​

互联网科技

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广告规则​

预算分配​

跨广告计划预算动态分配模型​

多广告计划预算统筹与动态分配模型​

1. 在多个广告计划间优化分配预算
2. 最大化总转化量或ROI
3. 平衡各计划预算消耗速度
4. 应对流量波动与竞争变化

1. 总预算约束
2. 单计划预算上下限
3. 预算转移限制（<20%）
4. 调整频率限制（小时级）

输入：
1. 各计划实时消耗与成本
2. 流量质量预测
3. 竞争强度评估
4. 历史转化数据
5. 预算约束条件
输出：
1. 各计划预算调整量
2. 预期转化增量
3. 风险预警
4. 分配建议报告

时序流程：
1. 数据收集：小时级收集各计划数据
2. 效果评估：计算各计划ROI、CPA
3. 流量预测：预测未来时段流量质量
4. 优化求解：求解预算分配最优解
5. 预算调整：调整各计划预算
6. 监控反馈：监控调整效果
并发时序：
- 多个广告账户并行处理
- 流量预测分布式计算
- 预算调整批量执行

高：
- 计划数量：十万级
- 目标冲突：多目标
- 不确定性：流量波动
- 实时性：小时级

1. 预算分配优化模型：
max∑i=1N​Ui​(bi​)
约束：∑i=1N​bi​≤B, bimin​≤bi​≤bimax​
其中Ui​(bi​)为计划i预算bi​的效用函数
2. 效用函数建模：
Ui​(bi​)=1+ci​bi​ai​bi​​（饱和增长模型）
或Ui​(bi​)=αi​log(1+βi​bi​)（对数效用）
3. 拉格朗日求解：
L=∑i​Ui​(bi​)−λ(∑i​bi​−B)
最优性条件：dbi​dUi​​=λ（边际效用相等）
4. 在线调整算法：
bit+1​=bit​+η(dbi​dUi​​−N1​∑j​dbj​dUj​​)
5. 鲁棒优化：
考虑不确定性：maxminξ∈Ξ​∑i​Ui​(bi​,ξ)
其中ξ为不确定参数（流量、竞争等）

常量：
总预算B
计划数N
预算上下限bimin​,bimax​
调整步长η
变量：
bi​：计划i的预算
Ui​(bi​)：计划i的效用函数
λ：拉格朗日乘子
ξ：不确定性参数
数据结构：
- 向量：预算向量b=[b1​,...,bN​]
效用向量U=[U1​,...,UN​]
- 矩阵：历史表现矩阵P∈RN×T
协方差矩阵Σ∈RN×N
- 集合：广告计划集合P
不确定性集合Ξ

【预算优化】
【效用理论】
【拉格朗日对偶】
【在线优化】
【鲁棒优化】

1. 广告计划设置表
2. 实时消耗表
3. 转化效果表
4. 流量预测表
5. 预算分配历史表
6. 竞争分析表

预算优化、资源分配、边际分析、对偶理论、鲁棒优化

R-ZJ-AD-08​

互联网科技

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广告规则​

反作弊​

图神经网络与异常模式识别的深度检测​

基于异构图神经网络的作弊团伙检测模型​

1. 识别有组织的作弊团伙
2. 检测新型作弊模式
3. 实时拦截作弊行为
4. 最小化误伤率（<0.1%）

1. 检测时延<1秒
2. 证据链完整性
3. 可解释性要求
4. 误报率<1%

输入：
1. 用户行为序列
2. 设备指纹与关系
3. IP地址与网络特征
4. 资金流向数据
5. 历史作弊样本
输出：
1. 作弊概率评分
2. 作弊类型分类
3. 团伙关系图谱
4. 处置建议

时序流程：
1. 数据采集：实时收集多维度数据
2. 图构建：构建用户-设备-IP异构图
3. 特征提取：提取节点与边特征
4. GNN推理：图神经网络推理
5. 团伙发现：社区检测发现团伙
6. 实时拦截：高风险请求实时拦截
7. 事后分析：深度分析与模型更新
并发时序：
- 多数据源并行采集
- 图构建分布式处理
- GNN推理批量进行

极高：
- 数据维度：百级
- 图规模：亿级节点
- 对抗演进：快速变化
- 实时性：秒级

1. 异构图构建：
G=(V,E,R,τ)
节点类型：τ(v)∈{用户,设备,IP,广告}
边类型：r(e)∈{点击,展示,转化,归属}
2. 异构图神经网络：
$\mathbf{h}v^{(l+1)} = \sigma\left(\sum{r \in R} \sum_{u \in N_r(v)} \frac{1}{

N_r(v)

} \mathbf{W}r^{(l)} \mathbf{h}u^{(l)}\right)<br>∗∗3.图注意力机制∗∗：<br>\alpha{vu} = \frac{\exp(\text{LeakyReLU}(\mathbf{a}^T[\mathbf{W}\mathbf{h}v |\mathbf{W}\mathbf{h}u]))}{\sum{k \in N(v)} \exp(\text{LeakyReLU}(\mathbf{a}^T[\mathbf{W}\mathbf{h}v |\mathbf{W}\mathbf{h}k]))}<br>∗∗4.社区检测算法∗∗：<br>使用Louvain方法最大化模块度：<br>Q = \frac{1}{2m} \sum{ij} [A{ij} - \frac{k_i k_j}{2m}] \delta(c_i, c_j)<br>∗∗5.异常子图检测∗∗：<br>S(G') = \frac{\text{内部边数}}{\text{总边数}} - \frac{\text{期望内部边数}}{\text{总边数}}<br>异常条件：S(G') > \theta$

常量：
节点类型集合R
GNN层数L
注意力头数H
模块度阈值θ
变量：
hv(l)​：节点v的第l层嵌入
αvu​：节点v到u的注意力权重
Q：模块度分数
S(G′)：子图异常分数
数据结构：
- 图：异构图G=(V,E,R,τ)
- 张量：节点特征张量$H \in \mathbb{R}^{

V

R-ZJ-AD-09​

互联网科技

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广告规则​

归因分析​

多触点归因与贡献度分配模型​

Shapley值多触点归因模型​

1. 公平分配转化功劳给各触点
2. 量化各渠道贡献度
3. 优化渠道预算分配
4. 支持多种归因模型

1. 归因窗口期限制（通常30天）
2. 数据完整性要求
3. 计算复杂度约束
4. 模型可解释性

输入：
1. 用户触点序列
2. 转化事件数据
3. 触点特征信息
4. 时间衰减参数
输出：
1. 各触点贡献度
2. 渠道ROI评估
3. 预算分配建议
4. 归因报告

时序流程：
1. 触点序列构建：按用户归因窗口构建序列
2. 归因模型选择：选择归因模型（最终点击、首次点击、线性、Shapley等）
3. 贡献度计算：计算各触点贡献
4. 渠道聚合：将触点贡献聚合到渠道
5. ROI计算：计算各渠道ROI
6. 报告生成：生成归因分析报告
并发时序：
- 多用户归因并行计算
- 多模型并行评估
- 批量报告生成

高：
- 触点数量：千亿级
- 组合爆炸：Shapley计算复杂
- 归因窗口：长周期
- 数据关联：复杂

1. Shapley值归因：
$\phi_i = \sum_{S \subseteq N \setminus {i}} \frac{

S

!(

N

-

R-ZJ-AD-10​

互联网科技

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广告规则​

报表分析​

多维数据立方体与OLAP分析模型​

广告数据多维分析与下钻模型​

1. 支持任意维度组合分析
2. 实时响应查询（<3秒）
3. 数据一致性保证
4. 支持预测与预警

1. 数据新鲜度<5分钟
2. 查询响应时间<3秒
3. 数据精度>99.9%
4. 并发查询支持>100

输入：
1. 原始广告数据
2. 维度表数据
3. 查询请求
4. 分析参数
输出：
1. 聚合报表
2. 趋势图表
3. 异常检测结果
4. 下钻分析数据

时序流程：
1. ETL处理：抽取-转换-加载原始数据
2. Cube构建：预计算数据立方体
3. 索引构建：为常用查询建立索引
4. 查询解析：解析用户查询请求
5. 路由优化：路由到合适的数据源
6. 聚合计算：执行聚合计算
7. 结果返回：返回格式化结果
并发时序：
- 多数据源并行ETL
- 多个Cube并行构建
- 多查询并行处理

高：
- 数据量：PB级
- 维度：百级
- 聚合计算：复杂
- 实时性：秒级

1. 数据立方体模型：
度量：M={展示,点击,转化,消耗}
维度：D={时间,地域,渠道,广告主,创意}
2. 聚合计算：
对于查询Q，结果：R=GroupByD(Q)​AggregateM(Q)​(事实表)
3. 预计算优化：
选择预计算集合C以最小化：
$\min \sum_{Q \in \mathcal{Q}} f(Q) \cdot \text{cost}(Q, C) + \lambda \cdot

C

<br>∗∗4.异常检测∗∗：<br>基于历史数据：z = \frac{x - \mu}{\sigma}<br>异常条件：

z

> 3<br>∗∗5.趋势预测∗∗：<br>使用时间序列模型：\hat{y}{t+1} = f(y_t, y{t-1}, ..., y_{t-p})$

R-ZJ-AD-11​

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广告规则​

广告审核​

多模态AI+规则引擎+人工复核​

智能广告内容审核与合规检测模型​

1. 准确识别违规内容
2. 实时审核（<1秒）
3. 支持多类型违规检测
4. 持续学习新违规模式

1. 准确率>99%
2. 误伤率<1%
3. 审核覆盖率100%
4. 可追溯可审计

输入：
1. 广告创意内容
2. 广告主资质信息
3. 行业合规规则
4. 历史审核记录
输出：
1. 审核结果（通过/拒绝/需复核）
2. 违规类型与置信度
3. 审核意见
4. 风险评分

时序流程：
1. 创意解析：解析创意文本、图片、视频
2. 并行检测：
a. 文本检测：敏感词、违禁词
b. 图片检测：色情、暴力、水印
c. 视频检测：内容违规
3. 资质验证：验证广告主资质
4. 规则引擎：应用业务规则
5. AI模型：深度学习模型综合判断
6. 人工复核：AI不确定时人工复核
7. 结果反馈：返回审核结果
并发时序：
- 多模态检测并行
- 多广告并行审核
- AI与规则并行执行

极高：
- 创意类型：多样化
- 违规模式：复杂
- 审核标准：动态变化
- 实时性：秒级

1. 多模态融合模型：
h=[BERT(text);ViT(image);音频特征;视频特征]
P(y=k∣h)=softmax(Wh+b)
2. 规则引擎：
Result=⋀i=1n​Ri​(x)
其中Ri​为规则，如：R敏感词​=I(文本∩Wsensitive​=∅)
3. 置信度校准：
使用温度缩放：qi​=∑j​exp(zj​/T)exp(zi​/T)​
4. 主动学习：
选择最有价值的样本标注：x∗=argmaxx​Uncertainty(x)
5. 审核策略优化：
maxπ​E[准确率]−λ⋅E[人工审核成本]

常量：
违规类别数K
温度参数T
成本权重λ
敏感词集合Wsensitive​
变量：
h：多模态特征向量
P(y=k)：违规类别概率
Result：审核结果
qi​：校准后概率
x∗：主动学习选择样本
数据结构：
- 张量：多模态特征张量
- 矩阵：分类权重矩阵W∈Rd×K
规则匹配矩阵R∈{0,1}n×m
- 集合：敏感词集合W
违规模式集合P
- 决策树：规则决策树

【多模态AI】
【规则引擎】
【置信度校准】
【主动学习】
【策略优化】

1. 广告创意表
2. 违规样本库
3. 审核规则表
4. 审核记录表
5. 广告主资质表
6. 行业规范表

多模态识别、规则引擎、置信度校准、主动学习、内容安全

R-ZJ-AD-12​

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广告平台

广告规则​

程序化交易​

实时竞价协议与流量交易模型​

OpenRTB协议实现与流量交易优化模型​

1. 支持标准RTB协议
2. 最大化流量收益
3. 保障交易公平透明
4. 支持多种交易模式

1. 协议兼容性要求
2. 竞价响应时间<100ms
3. 数据安全与隐私
4. 交易结算准确性

输入：
1. RTB bid请求
2. 广告主出价
3. 流量质量评估
4. 交易历史数据
输出：
1. RTB bid响应
2. 竞价结果
3. 交易记录
4. 结算数据

时序流程：
1. 请求接收：接收DSP的RTB请求
2. 流量评估：评估流量质量与价值
3. 广告匹配：匹配适合的广告主
4. 出价收集：收集各DSP出价
5. 竞价决策：执行竞价逻辑（一价/二价）
6. 响应返回：返回竞价结果
7. 交易记录：记录交易详情
8. 结算对账：后续结算对账
并发时序：
- 多DSP请求并行处理
- 流量评估并行计算
- 竞价决策实时响应

高：
- 请求频率：10万+/秒
- 参与方：多个DSP
- 实时性：毫秒级
- 协议复杂：多版本

1. RTB bid请求模型：
BidRequest={id,imp,site,device,user,context}
2. 广义第二价格竞价：
胜出者支付：max(reserve price,q1​b2​​×q2​+δ)
3. 收益优化：
预期收益：E[R]=∑i​pi​×bi​
其中pi​为广告i的胜出概率
4. 流量封装优化：
max∑j​vj​xj​
约束：∑j​aij​xj​≤1,∀i
xj​∈{0,1}
5. 动态底价设置：
r=max(rmin​,μ+βσ)
其中μ,σ为历史出价的均值和标准差

常量：
保留价rmin​
最小加价单位δ
底价调整系数β
变量：
BidRequest：RTB请求
胜出价b1​，次高价b2​
胜出概率pi​
决策变量xj​
动态底价r
数据结构：
- 结构体：RTB请求/响应结构体
- 向量：出价向量b
胜出概率向量p
- 矩阵：流量-广告匹配矩阵A∈{0,1}m×n
交易记录矩阵T∈RN×k
- 协议：OpenRTB协议对象

【拍卖理论】
【RTB协议】
【收益管理】
【组合优化】
【动态定价】

1. RTB请求日志表
2. 竞价结果表
3. 广告主出价表
4. 流量质量表
5. 交易记录表
6. 结算对账表

实时竞价、拍卖理论、RTB协议、收益管理、程序化广告

R-ZJ-AD-13​

互联网科技

广告平台

广告规则​

受众定向​

Lookalike建模与相似人群扩展​

基于Embedding的相似人群扩展模型​

1. 找到与种子用户相似的人群
2. 控制扩展人群的精准度
3. 支持多维度相似度计算
4. 实时人群更新

1. 种子用户数量要求（>1000）
2. 扩展倍数限制（通常10-50倍）
3. 相似度阈值可调
4. 数据隐私保护

输入：
1. 种子用户ID列表
2. 用户特征向量
3. 扩展倍数要求
4. 相似度计算参数
输出：
1. 扩展用户ID列表
2. 用户相似度得分
3. 人群画像分析
4. 预估效果指标

时序流程：
1. 种子用户分析：分析种子用户特征
2. 特征表示：将用户表示为向量
3. 相似度计算：计算候选用户与种子用户的相似度
4. 阈值筛选：按相似度阈值筛选用户
5. 人群扩量：扩展到目标数量
6. 效果预估：预估扩展人群效果
7. 人群包生成：生成可投放人群包
并发时序：
- 多种子人群并行扩展
- 相似度计算分布式
- 人群包批量生成

高：
- 用户数：亿级
- 特征维度：千级
- 相似度计算：复杂
- 实时性：分钟级

1. 用户Embedding学习：
u=fθ​(xu​)
通过双塔模型：sim(u,v)=σ(uTv)
2. 种子用户聚合：
种子中心：$\mathbf{c} = \frac{1}{

S

} \sum_{u \in S} \mathbf{u}<br>或：\mathbf{c} = \text{PCA}({\mathbf{u}: u \in S})的第一主成分<br>∗∗3.相似度计算∗∗：<br>余弦相似度：s(u) = \frac{\mathbf{u} \cdot \mathbf{c}}{|\mathbf{u}||\mathbf{c}|}<br>或马氏距离：d(u) = \sqrt{(\mathbf{u}-\mathbf{c})^T \Sigma^{-1} (\mathbf{u}-\mathbf{c})}<br>∗∗4.相似度校准∗∗：<br>s'(u) = \frac{s(u) - \mu_s}{\sigma_s}<br>∗∗5.扩展控制∗∗：<br>选择top−k用户，k = \min(\alpha

S

, N_{\max})$

R-ZJ-AD-14​

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广告规则​

预算出价​

目标ROI出价与预算分配联合优化​

ROI约束下的出价与预算联合优化模型​

1. 在ROI约束下最大化转化量
2. 动态调整出价以达成目标ROI
3. 跨计划预算分配优化
4. 应对竞争与流量变化

1. ROI约束：ROI≥ROItarget​
2. 预算约束
3. 出价调整幅度限制
4. 调整频率限制

输入：
1. 目标ROI
2. 实时ROI数据
3. 流量成本与价值
4. 预算与消耗
5. 竞争情况
输出：
1. 出价调整建议
2. 预算分配建议
3. ROI预测
4. 风险预警

时序流程：
1. ROI监控：实时监控各计划ROI
2. 偏差计算：计算实际ROI与目标偏差
3. 出价调整：根据偏差调整出价
4. 预算重分配：重新分配预算
5. 效果预测：预测调整后效果
6. 执行调整：执行出价与预算调整
7. 效果追踪：追踪调整效果
并发时序：
- 多计划并行监控
- 出价调整批量计算
- 效果预测并行

高：
- 多目标：ROI与量
- 约束耦合：出价与预算相关
- 不确定性：市场变化
- 实时性：分钟级

1. ROI约束优化：
max∑i​转化量i​
约束：∑i​成本i​∑i​收入i​​≥ROItarget​
∑i​成本i​≤B
2. 出价-流量响应模型：
流量i​=fi​(bidi​)，通常f为凹函数
3. 拉格朗日对偶：
L=∑i​vi​(bidi​)−λ(∑i​ci​(bidi​)−B)−μ(∑i​ci​(bidi​)−ROItarget​1​∑i​ri​(bidi​))
4. 在线梯度调整：
bidit+1​=bidit​+η(∂bidi​∂vi​​−(λ+μ)∂bidi​∂ci​​+μROItarget​1​∂bidi​∂ri​​)
5. 鲁棒优化：
考虑参数不确定性，求解最坏情况下的最优解

常量：
目标ROI：ROItarget​
总预算B
学习率η
拉格朗日乘子λ,μ
变量：
出价bidi​
流量函数fi​
价值vi​，成本ci​，收入ri​
出价调整量Δbidi​
数据结构：
- 向量：出价向量bid
ROI向量roi
预算分配向量b
- 矩阵：响应函数参数矩阵
历史数据矩阵H∈RT×n
- 优化问题：带约束优化问题

【约束优化】
【对偶理论】
【在线学习】
【响应建模】
【鲁棒优化】

1. 计划ROI表
2. 出价-流量响应表
3. 预算消耗表
4. 竞争分析表
5. 调整历史表
6. 效果追踪表

约束优化、对偶理论、在线学习、响应函数、鲁棒优化

R-ZJ-AD-15​

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广告规则​

广告交易​

头部竞价与优先级管理模型​

Header Bidding与广告优先级优化模型​

1. 最大化广告位收益
2. 公平处理多个广告源竞争
3. 减少广告加载延迟
4. 优化广告填充率

1. 响应时间<200ms
2. 优先级数量限制
3. 广告源权重分配
4. 用户体验约束

输入：
1. 广告位信息
2. 参与竞价广告源
3. 历史竞价数据
4. 用户上下文
输出：
1. 胜出广告源
2. 广告展示内容
3. 竞价收益
4. 性能指标

时序流程：
1. 广告请求：页面加载发起广告请求
2. 并行竞价：同时向多个广告源发起竞价
3. 出价收集：收集各广告源出价
4. 价高者得：选择出价最高者
5. 广告渲染：渲染胜出广告
6. 数据上报：上报展示与点击数据
7. 结算对账：后续结算
并发时序：
- 多广告源并行竞价
- 多广告位并行处理
- 数据异步上报

中高：
- 广告源：多个
- 竞价频率：高频
- 延迟敏感：强
- 结算复杂

1. 头部竞价模型：
maxi​bidi​
胜出者：i∗=argmaxi​bidi​
2. 优先级管理：
广告源i的权重：wi​=α⋅历史胜率+β⋅出价水平+γ⋅填充率
3. 延迟优化：
设置超时：ttimeout​=min(200,tpage load​−tcurrent​)
4. 收益预估：
E[R]=∑i​pi​×bidi​
其中pi​为广告源i的胜出概率
5. 公平性保障：
基尼系数：$G = \frac{\sum_i \sum_j

x_i - x_j

}{2n \sum_i x_i}<br>约束G \leq G_{\max}$

常量：
广告源数n
超时时间ttimeout​
权重系数α,β,γ
公平性阈值Gmax​
变量：
出价bidi​
胜出者i∗
权重wi​
胜出概率pi​
基尼系数G
数据结构：
- 向量：出价向量bid
权重向量w
胜出概率向量p
- 矩阵：竞价记录矩阵B∈Rm×n
性能矩阵P∈Rn×k
- 队列：竞价响应队列

【竞价优化】
【优先级管理】
【延迟优化】
【收益预估】
【公平性约束】

R-ZJ-AD-16​

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数据管理​

用户数据平台与标签管理模型​

CDP用户数据平台与标签管理体系​

1. 统一管理用户数据
2. 实时更新用户标签
3. 支持灵活人群圈选
4. 保障数据安全合规

1. 数据新鲜度<5分钟
2. 标签准确性>95%
3. 查询响应<1秒
4. 隐私保护合规

输入：
1. 用户行为数据流
2. 业务系统数据
3. 第三方数据
4. 标签规则
输出：
1. 用户标签
2. 人群包
3. 用户画像
4. 数据洞察报告

时序流程：
1. 数据接入：接入多源数据
2. ID Mapping：用户身份识别与合并
3. 特征计算：实时计算用户特征
4. 标签打标：应用标签规则打标
5. 存储索引：存储到查询引擎
6. 查询服务：提供标签查询与人群圈选
7. 数据输出：输出人群包到广告系统
并发时序：
- 多数据源并行接入
- 实时特征流式计算
- 多标签并行计算

极高：
- 用户数：亿级
- 标签数：千级
- 数据量：PB级
- 实时性：分钟级

1. ID Mapping模型：
用户图G=(V,E)，节点为用户标识，边为关联关系
连通分量：C={C1​,...,Ck​}=ConnectedComponents(G)
2. 实时特征计算：
fu​(t)=AGG({e:e.user=u,e.time∈[t−Δ,t]})
3. 标签规则引擎：
标签L= if 条件 then 标签值
条件为特征值的逻辑组合
4. 人群圈选：
P={u:u 满足条件 C}
5. 标签质量评估：
准确率：Acc=TP+TN+FP+FNTP+TN​
覆盖率：Coverage=总用户数有标签用户数​

常量：
时间窗口Δ
标签规则集合R
质量阈值Accmin​,Coveragemin​
变量：
用户特征fu​(t)
连通分量C
标签L
人群P
质量指标Acc,Coverage
数据结构：
- 图：用户ID图G=(V,E)
- 向量：特征向量fu​
标签向量lu​
- 矩阵：用户-特征矩阵F∈Rn×d
用户-标签矩阵L∈{0,1}n×m
- 规则引擎：标签规则DSL

【ID Mapping】
【实时计算】
【规则引擎】
【集合运算】
【质量评估】

1. 用户行为表
2. 用户标识映射表
3. 特征计算结果表
4. 用户标签表
5. 人群包表
6. 标签质量表

ID Mapping、实时计算、规则引擎、人群圈选、数据质量管理

R-ZJ-AD-17​

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实验分析​

A/B测试与因果推断模型​

广告策略A/B测试与因果效应评估模型​

1. 准确评估策略效果
2. 控制实验置信度>95%
3. 最小化实验干扰
4. 快速得出可靠结论

1. 样本量充足性
2. 随机性保证
3. 实验正交性
4. 多重检验校正

输入：
1. 实验配置
2. 用户分流记录
3. 实验指标数据
4. 协变量信息
输出：
1. 实验效果评估
2. 统计显著性
3. 置信区间
4. 决策建议

时序流程：
1. 实验设计：确定实验方案与指标
2. 用户分流：随机分配用户到实验组/对照组
3. 实验执行：执行实验策略
4. 数据收集：收集实验指标数据
5. 效应分析：计算处理效应
6. 显著性检验：统计检验
7. 决策报告：生成实验报告
并发时序：
- 多实验并行运行
- 数据收集实时流
- 分析计算分布式

高：
- 实验数：百级并发
- 样本量：百万级
- 指标数：多指标
- 统计严谨：要求高

1. 平均处理效应：
ATE=E[Y(1)−Y(0)]
2. 假设检验：
H0​:μT​=μC​vs H1​:μT​=μC​
t统计量：t=sT2​/nT​+sC2​/nC​​YˉT​−YˉC​​
3. 样本量计算：
n=(μT​−μC​)2(z1−α/2​+z1−β​)2(σT2​+σC2​)​
4. 因果推断模型：
使用双重差分：τ^=(YˉT,post​−YˉT,pre​)−(YˉC,post​−YˉC,pre​)
5. 多重检验校正：
使用Bonferroni校正：α′=mα​
或FDR控制

常量：
显著性水平α
统计功效1−β
最小可检测效应MDE
多重检验数m
变量：
处理效应ATE
t统计量t
样本量n
DID估计量τ^
校正后α′
数据结构：
- 向量：处理组结果YT​
对照组结果YC​
- 矩阵：实验数据矩阵D∈Rn×p
协变量矩阵X∈Rn×d
- 统计分布：t分布、正态分布
- 假设检验：零假设、备择假设

【因果推断】
【假设检验】
【样本量计算】
【DID模型】
【多重检验】

1. 实验配置表
2. 用户分流表
3. 实验指标表
4. 协变量表
5. 检验结果表
6. 实验报告表

因果推断、假设检验、实验设计、统计学、多重检验

R-ZJ-AD-18​

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隐私计算​

差分隐私与联邦学习广告模型​

隐私保护下的广告建模与效果评估​

1. 在保护用户隐私下训练模型
2. 支持跨域数据合作
3. 满足隐私法规要求
4. 保证模型效果可接受

1. 隐私预算ϵ限制
2. 数据不出域
3. 模型效果损失<5%
4. 通信效率要求

输入：
1. 分布式数据源
2. 隐私预算参数
3. 模型架构
4. 协作方配置
输出：
1. 全局模型
2. 隐私保护指标
3. 模型效果报告
4. 合规证明

时序流程：
1. 本地训练：各参与方本地训练模型
2. 参数加密：加密模型参数或梯度
3. 安全聚合：安全聚合各参与方参数
4. 全局更新：更新全局模型
5. 模型下发：下发全局模型到各参与方
6. 效果评估：评估模型效果与隐私保护
7. 合规审计：生成合规报告
并发时序：
- 多参与方并行训练
- 安全聚合并行计算
- 效果评估分布式

极高：
- 隐私要求：严格
- 计算复杂度：高
- 通信开销：大
- 法规合规：复杂

1. 联邦平均算法：
wt+1​=∑k=1K​nnk​​wt+1k​
2. 差分隐私：
添加噪声：M(D)=f(D)+N(0,σ2I)
敏感度：Δf=maxD,D′​∥f(D)−f(D′)∥
3. 同态加密：
加密：c=Enc(m)
同态性：Dec(Enc(m1​)⊕Enc(m2​))=m1​+m2​
4. 安全多方计算：
各参与方Pi​持有xi​，计算f(x1​,...,xn​)而不泄露xi​
5. 隐私-效用权衡：
优化目标：minL(w)+λ⋅PrivacyRisk

常量：
参与方数K
隐私预算ϵ
噪声尺度σ
权衡参数λ
变量：
全局权重w
本地权重wk
噪声η
加密值c
隐私风险PrivacyRisk
数据结构：
- 向量：模型权重向量w
加密梯度向量genc​
- 矩阵：梯度矩阵G∈Rm×d
噪声矩阵N∈Rm×d
- 加密方案：同态加密密钥对
- 协议：安全聚合协议

【联邦学习】
【差分隐私】
【同态加密】
【安全多方计算】
【隐私-效用权衡】

1. 本地数据表
2. 模型参数表
3. 隐私预算表
4. 通信日志表
5. 效果评估表
6. 合规审计表

联邦学习、差分隐私、同态加密、安全多方计算、隐私计算

R-ZJ-AD-19​

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广告交易​

程序化直投与私有交易市场​

PMP私有交易市场管理与优化模型​

1. 管理广告主与媒体的直接交易
2. 优化私有交易收益
3. 保障交易双方权益
4. 支持多种交易模式

1. 交易条款约束
2. 库存保证要求
3. 优先级管理
4. 结算准确性

输入：
1. PMP交易配置
2. 广告主需求
3. 媒体库存
4. 历史交易数据
输出：
1. 交易匹配结果
2. 填充率与收益
3. 交易执行报告
4. 优化建议

时序流程：
1. 交易创建：创建PMP交易
2. 库存分配：分配媒体库存给交易
3. 请求匹配：广告请求时匹配PMP交易
4. 优先级判断：判断交易优先级
5. 广告返回：返回PMP广告
6. 数据上报：上报交易数据
7. 结算对账：交易结算
并发时序：
- 多交易并行处理
- 库存分配实时更新
- 匹配计算并行

中高：
- 交易数：万级
- 库存管理：复杂
- 优先级：多层
- 结算：复杂

1. PMP交易模型：
交易T=(广告主,媒体,价格,库存,优先级)
2. 库存分配优化：
max∑i,j​pij​xij​
约束：∑j​xij​≤Ii​，∑i​xij​≤Dj​
xij​∈{0,1}
3. 优先级管理：
优先级P=α⋅价格+β⋅关系强度+γ⋅历史表现
4. 填充率优化：
$\min

\text{实际填充} - \text{承诺填充}

$
5. 收益管理：
比较PMP与RTB收益，智能路由

常量：
交易模式：PDA/PDB/Preferred Deals
优先级权重α,β,γ
库存Ii​，需求Dj​
变量：
交易T
分配决策xij​
优先级P
填充率差Δ
收益比较结果
数据结构：
- 结构体：交易结构体
- 向量：价格向量p
优先级向量P
- 矩阵：分配矩阵X∈{0,1}m×n
收益矩阵R∈Rm×n
- 市场：PMP交易市场

【交易匹配】
【库存分配】
【优先级管理】
【填充率优化】
【收益管理】

R-ZJ-AD-20​

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广告质量​

广告质量分综合评估模型​

广告质量分与用户体验评估模型​

1. 综合评估广告质量
2. 引导广告主提升质量
3. 优化用户体验
4. 平衡商业与体验

1. 多维度评估
2. 实时更新
3. 可解释性
4. 公平性

输入：
1. 广告创意内容
2. 用户反馈数据
3. 落地页体验
4. 广告主历史表现
输出：
1. 广告质量分（1-10）
2. 质量维度得分
3. 改进建议
4. 质量报告

时序流程：
1. 数据收集：收集多维度质量数据
2. 维度计算：计算各维度得分
3. 加权综合：加权计算综合质量分
4. 质量分级：将广告按质量分级
5. 应用影响：质量分影响排序、价格等
6. 反馈改进：向广告主反馈改进建议
7. 持续优化：优化质量评估模型
并发时序：
- 多维度并行计算
- 多广告并行评估
- 质量分批量更新

高：
- 评估维度：多维度
- 数据来源：多源
- 主观性：部分维度主观
- 实时性：近实时

1. 质量分模型：
QS=∑i=1n​wi​⋅si​
其中si​为维度i的得分，wi​为权重
2. 维度得分计算：
- 点击率：sCTR​=CTRmax​−CTRmin​CTR−CTRmin​​
- 用户满意度：ssatisfaction​=1−曝光数负反馈数​
- 落地页体验：sLP​=f(加载速度,内容相关性,...)
3. 贝叶斯平滑：
s^=n+mC+m⋅s0​​
其中C为正反馈数，n为总曝光，s0​为先验，m为平滑参数
4. 质量分应用：
排序因子：eCPM′=eCPM×QSγ
价格影响：cost′=cost×(1+α⋅(QS−QSavg​))
5. 长期优化：
maxE[用户体验]+λ⋅E[平台收益]

常量：
权重向量w
平滑参数m
先验得分s0​
质量分影响因子γ,α
变量：
质量分QS
维度得分si​
平滑后得分s^
调整后eCPM eCPM′
调整后价格cost′
数据结构：
- 向量：权重向量w
维度得分向量s
- 矩阵：广告-维度得分矩阵S∈Rm×n
质量分应用矩阵A∈Rm×k
- 分级：质量分级区间
- 报告：质量评估报告

【多准则评估】
【加权综合】
【贝叶斯平滑】
【质量分应用】
【多目标优化】

1. 广告创意表
2. 用户反馈表
3. 落地页体验表
4. 质量分计算表
5. 质量分应用表
6. 改进建议表

多准则决策、加权综合、贝叶斯平滑、质量评估、用户体验

R-ZJ-AD-21​

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品牌安全​

品牌安全图谱与风险实时评估模型​

品牌安全等级与敏感内容关联模型​

1. 避免品牌与不良内容关联
2. 实时检测页面内容风险
3. 提供品牌安全分级
4. 支持品牌个性化安全策略

1. 检测延迟<50ms
2. 准确率>99.5%
3. 支持多语言内容
4. 上下文理解

输入：
1. 广告展示页面内容
2. 品牌安全等级列表
3. 实时上下文信息
4. 历史关联数据
输出：
1. 品牌安全评分(1-100)
2. 风险类型分类
3. 屏蔽/放行建议
4. 风险评估报告

时序流程：
1. 页面内容解析：实时解析页面文本、图片
2. 风险特征提取：NLP+CV提取风险特征
3. 品牌匹配：匹配页面中的品牌提及
4. 安全评估：评估品牌与内容关联风险
5. 实时决策：决定是否展示广告
6. 反馈学习：收集误判反馈优化模型
并发时序：
- 多页面并行解析
- 多品牌并行评估
- 实时决策流式处理

高：
- 内容类型：多样化
- 语言种类：多语言
- 实时性：毫秒级
- 上下文复杂

1. 品牌安全评分模型：
S=100×(1−1+e−(β0​+∑βi​xi​)1​)
其中xi​为风险特征
2. 风险特征提取：
f=[BERT(text);ViT(image);上下文向量]
3. 品牌-内容关联度：
R(b,c)=cosine(eb​,ec​)
ec​为内容embedding
4. 实时风险评估：
P(risk∣b,c)=σ(wT[eb​;ec​;f])
5. 多品牌优化：
max∑i=1n​I(safei​)×bidi​
约束：P(riski​)<θi​

常量：
风险特征权重βi​
品牌安全阈值θi​
模型参数w
变量：
安全评分S
风险特征f
关联度R(b,c)
风险概率P(risk)
安全指示safei​
数据结构：
- 向量：品牌向量eb​
风险特征向量f
- 矩阵：品牌-风险矩阵R∈Rm×n
安全评分矩阵S∈Rm×k
- 图谱：品牌安全知识图谱

【逻辑回归】
【多模态融合】
【相似度计算】
【实时评估】
【约束优化】

1. 品牌安全等级表
2. 风险内容特征库
3. 页面内容解析表
4. 风险评估记录表
5. 误判反馈表
6. 品牌白名单/黑名单

品牌安全、NLP、计算机视觉、知识图谱、实时决策

R-ZJ-AD-22​

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广告交易​

First-Price与Second-Price混合竞价模型​

混合竞价机制设计与收益优化模型​

1. 在GSP与一价间智能切换
2. 最大化平台收益
3. 保持竞价公平性
4. 适应不同竞争环境

1. 机制透明性要求
2. 广告主预算约束
3. 切换频率限制
4. 收益稳定性要求

输入：
1. 历史竞价数据
2. 广告主出价策略
3. 市场竞争强度
4. 流量质量特征
输出：
1. 最优竞价机制选择
2. 预期收益对比
3. 机制切换建议
4. 广告主影响分析

时序流程：
1. 环境监测：实时监测竞争环境
2. 机制评估：评估各机制在当前环境表现
3. 收益预测：预测各机制收益
4. 机制选择：选择最优机制
5. 平滑切换：平滑切换竞价机制
6. 效果监控：监控切换效果
7. 动态调整：根据效果动态调整
并发时序：
- 多流量类型并行评估
- 机制评估分布式计算
- 实时监控流式处理

高：
- 机制设计：复杂
- 博弈分析：多主体
- 环境变化：动态
- 收益优化：多目标

1. 收益对比模型：
GSP收益：RGSP​=∑i​bi+1​
一价收益：RFP​=∑i​bi​
2. 机制选择条件：
选择一价当：RGSP​RFP​​>1+α
3. 广告主策略适应：
广告主i的最优出价：
bi∗​=argmaxb​(vi​−p(b))×qi​(b)
4. 贝叶斯纳什均衡：
求解：bi​(vi​)=E[bi+1​∣vi​]
5. 动态机制设计：
maxπ​E[∑t​γtRt​]
通过强化学习优化

常量：
切换阈值α
折扣因子γ
价值分布F(v)
变量：
GSP收益RGSP​
一价收益RFP​
最优出价bi∗​
贝叶斯均衡bi​(vi​)
策略π
数据结构：
- 向量：出价向量b
收益向量R
- 矩阵：收益对比矩阵C∈RT×2
策略矩阵Π∈Rn×m
- 分布：价值分布F(v)
- 博弈：贝叶斯博弈模型

【拍卖理论】
【收益对比】
【博弈均衡】
【机制设计】
【强化学习】

1. 竞价历史表
2. 收益对比表
3. 广告主策略表
4. 机制切换记录表
5. 环境监测表
6. 效果评估表

拍卖理论、机制设计、博弈论、收益优化、强化学习

R-ZJ-AD-23​

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Programmatic Guaranteed交易优化模型​

保量合约的库存分配与价格优化模型​

1. 优化PG合约库存分配
2. 最大化整体收益
3. 保证合约履行率
4. 动态定价优化

1. 库存保证约束
2. 价格区间限制
3. 填充率要求>95%
4. 收益稳定性

输入：
1. PG合约条款
2. 实时流量预测
3. RTB市场价格
4. 历史履行数据
输出：
1. 库存分配方案
2. 动态定价建议
3. 预期收益
4. 风险预警

时序流程：
1. 合约解析：解析PG合约条款
2. 流量预测：预测未来可用流量
3. 分配优化：优化库存分配
4. 定价优化：优化PG价格
5. 实时分配：实时分配流量给PG
6. 监控调整：监控履行率并调整
7. 结算报告：生成结算报告
并发时序：
- 多合约并行处理
- 流量预测分布式
- 实时分配流式处理

高：
- 合约数：万级
- 库存分配：复杂优化
- 不确定性：流量波动
- 实时性：分钟级

1. 库存分配优化：
max∑i,j​(pij​−cij​)xij​
约束：∑j​xij​≤Ii​，∑i​xij​≥Dj​
2. 机会成本计算：
OC=E[RTB价格]×分配量
3. PG定价模型：
pPG​=pRTB​+α⋅保量溢价+β⋅品牌溢价
4. 履行率优化：
$\min \sum_j

\sum_i x_{ij} - D_j

<br>∗∗5.随机规划模型∗∗：<br>考虑流量不确定性：<br>\max \mathbb{E}[R(x,\xi)]<br>约束：Ax \leq b(\xi)$

常量：
库存Ii​，需求Dj​
溢价系数α,β
机会成本权重
变量：
分配决策xij​
机会成本OC
PG价格pPG​
履行率偏差Δ
随机变量ξ
数据结构：
- 向量：价格向量p
需求向量D
- 矩阵：分配矩阵X∈Rm×n
收益矩阵R∈Rm×n
- 随机规划：场景树、机会约束

【库存分配】
【机会成本】
【定价优化】
【履行率优化】
【随机规划】

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生成式AI创意自动生成与优化​

AIGC广告创意生成与个性化优化模型​

1. 自动生成高质量广告创意
2. 个性化创意适配
3. 多模态创意生成
4. 创意效果实时优化

1. 品牌一致性约束
2. 合规性要求
3. 生成质量门槛
4. 个性化程度控制

输入：
1. 品牌素材与要求
2. 目标受众特征
3. 历史创意数据
4. 效果反馈
输出：
1. 生成创意内容
2. 创意效果预测
3. 个性化适配建议
4. 优化迭代方向

时序流程：
1. 需求解析：解析创意需求
2. 内容生成：生成式AI生成创意
3. 质量评估：评估生成创意质量
4. 个性化适配：适配目标受众
5. A/B测试：小流量测试效果
6. 迭代优化：根据反馈迭代优化
7. 批量生成：批量生成优质创意
并发时序：
- 多创意并行生成
- 质量评估并行
- A/B测试分桶并行

极高：
- 生成质量：高要求
- 多模态：文本+图片+视频
- 个性化：千人千面
- 实时优化：持续

1. 生成式AI模型：
p(c∣p)=∏t=1T​p(ct​∣c<t​,p)
使用GPT、DALL-E、Stable Diffusion等
2. 创意质量评估：
Q(c)=CLIP(image,text)对齐度
3. 个性化适配：
c∗=argmaxc​sim(c,u)
4. 强化学习优化：
maxE[R(c)]
通过PPO优化生成模型
5. 多目标优化：
maxα⋅CTR+β⋅品牌安全+γ⋅多样性

常量：
生成模型参数θ
质量阈值Qmin​
权重α,β,γ
变量：
创意内容c
提示词p
质量评分Q
个性化创意c∗
奖励R
数据结构：
- 张量：创意张量C
特征张量F
- 矩阵：质量评估矩阵Q∈Rm×n
个性化矩阵P∈Rk×d
- 生成模型：GPT、扩散模型等

【生成式AI】
【多模态生成】
【质量评估】
【个性化适配】
【强化学习】

1. 品牌素材库
2. 生成创意表
3. 质量评估表
4. 个性化适配表
5. A/B测试结果表
6. 优化迭代记录

生成式AI、多模态生成、质量评估、个性化推荐、强化学习

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跨渠道归因​

多设备跨渠道归因与用户旅程建模​

跨设备用户旅程建模与归因分析模型​

1. 识别跨设备用户旅程
2. 准确归因跨渠道贡献
3. 量化各渠道协同效应
4. 优化全渠道预算分配

1. 用户识别准确性
2. 归因窗口一致性
3. 数据完整性要求
4. 计算复杂度约束

输入：
1. 跨设备用户行为
2. 多渠道触点数据
3. 转化事件数据
4. 设备关联关系
输出：
1. 跨设备用户旅程
2. 渠道贡献度分配
3. 协同效应分析
4. 预算分配建议

时序流程：
1. 设备关联：关联用户跨设备行为
2. 旅程构建：构建完整用户旅程
3. 归因建模：应用归因模型
4. 贡献分配：分配各渠道贡献
5. 协同分析：分析渠道协同效应
6. 预算优化：优化全渠道预算分配
7. 报告生成：生成归因报告
并发时序：
- 多用户并行处理
- 多渠道数据并行接入
- 归因计算分布式

极高：
- 设备关联：技术挑战
- 旅程复杂：多触点
- 归因模型：多种
- 数据量：PB级

1. 设备关联概率：
P(same user∣d1​,d2​)=f(IP,行为,时间,位置)
2. 马尔可夫归因：
移除效应：Ci​=转化(G)转化(G)−转化(G−i​)​
3. 生存分析模型：
风险率：h(t)=limΔt→0​ΔtP(t≤T<t+Δt∣T≥t)​
4. 媒体组合模型：
使用贝叶斯结构时间序列：
yt​=μt​+τt​+βxt​+ϵt​
5. 预算分配优化：
max∑i​fi​(bi​)
约束：∑i​bi​≤B

常量：
归因窗口W
关联特征权重
预算B
变量：
关联概率P
渠道贡献Ci​
风险率h(t)
媒体效果yt​
预算分配bi​
数据结构：
- 图：设备关联图
- 序列：用户旅程序列
- 向量：贡献向量C
预算向量b
- 时间序列：媒体效果序列y

【设备关联】
【马尔可夫归因】
【生存分析】
【贝叶斯时序】
【预算优化】

1. 跨设备行为表
2. 用户旅程表
3. 渠道贡献表
4. 协同效应表
5. 预算分配表
6. 归因报告表

设备识别、归因分析、生存分析、贝叶斯统计、预算优化

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广告交易​

Supply Path Optimization与流量质量评估​

流量路径优化与质量评估模型​

1. 优化广告请求路径
2. 评估流量质量
3. 减少中间环节损耗
4. 提升广告主ROI

1. 路径延迟约束
2. 质量准确性>95%
3. 成本节约目标
4. 合作伙伴关系管理

输入：
1. 广告请求路径数据
2. 流量质量指标
3. 交易成本数据
4. 合作伙伴表现
输出：
1. 最优路径推荐
2. 流量质量评分
3. 成本节约评估
4. 合作伙伴评估

时序流程：
1. 路径分析：分析各请求路径
2. 质量评估：评估各路径流量质量
3. 成本分析：分析各路径成本
4. 优化求解：求解最优路径
5. 路径调整：调整流量路径
6. 效果监控：监控调整效果
7. 动态优化：动态优化路径选择
并发时序：
- 多路径并行分析
- 质量评估分布式
- 实时路径选择

高：
- 路径数量：众多
- 质量维度：多维度
- 实时决策：毫秒级
- 关系复杂：多方利益

1. 路径质量评分：
Q(p)=∑i​wi​⋅qi​(p)
qi​包括：填充率、延迟、可见性等
2. 成本效益分析：
Value=CostQuality​
3. 最优路径选择：
minp​Cost(p)
约束：Q(p)≥Qmin​，Latency(p)≤Lmax​
4. 多目标优化：
maxα⋅Quality−β⋅Cost−γ⋅Latency
5. 强化学习路径优化：
状态：当前路径质量，动作：路径选择，奖励：价值提升

常量：
质量权重w
质量阈值Qmin​
延迟阈值Lmax​
权重α,β,γ
变量：
路径质量Q(p)
成本效益Value
最优路径p∗
多目标值
状态-动作值Q(s,a)
数据结构：
- 图：流量路径图
- 向量：质量向量q
成本向量c
- 矩阵：路径-质量矩阵P∈Rm×n
价值矩阵V∈Rm×k
- 优化问题：约束优化

【路径优化】
【质量评估】
【成本效益】
【多目标优化】
【强化学习】

1. 广告请求路径表
2. 流量质量表
3. 交易成本表
4. 合作伙伴表
5. 路径优化记录
6. 效果监控表

路径优化、质量评估、成本效益、多目标优化、强化学习

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广告可视率预测与优化模型​

可视广告优化与无效流量过滤模型​

1. 预测广告可视概率
2. 优化可视广告投放
3. 过滤不可见曝光
4. 提升广告主价值

1. 可视标准遵循MRC
2. 预测准确率>90%
3. 过滤误伤率<5%
4. 实时性要求

输入：
1. 广告位特征
2. 页面上下文
3. 用户行为数据
4. 设备信息
输出：
1. 可视率预测
2. 可视优化建议
3. 无效流量标识
4. 质量报告

时序流程：
1. 特征提取：提取广告位、页面特征
2. 可视预测：预测广告可视概率
3. 优化决策：基于可视率优化投放
4. 无效过滤：过滤低可视率曝光
5. 效果验证：验证实际可视率
6. 模型更新：更新预测模型
7. 报告生成：生成质量报告
并发时序：
- 多广告位并行预测
- 实时过滤流式处理
- 模型更新异步

高：
- 特征维度：多维度
- 预测实时性：毫秒级
- 数据稀疏：正样本少
- 标准遵循：严格