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智能营销是新时期扩大内需和增强消费的重要手段，与人民生活品质的提升息息相关。为实现精准化个性化的智能营销，需解决用户理解、商品理解、人货匹配三个关键问题。相应地，智能营销技术的核心技术创新如下： 在用户理解方面，提出了用户层次化特征画像分析方法，构建了实时、近期和长期的层次化用户画像；提出了即时-延迟双反馈机制的用户黏性分析方法，提升了用户长期活跃度；提出了变分记忆与知识发散的用户交互对话方法，提供了用户在购物全流程的智能化服务。 在商品理解方面，提出了细粒度动态语义捕捉的商品短文本理解方法，精准识别商品标签和类目信息；提出了语义解耦与知识集成联合的商品异质性理解方法，实现商品异质性理解；提出了视觉-非视觉主从交叉建模的商品多模态理解方法，捕捉多维度商品信息。 在人货匹配方面，提出了微观行为序列关联建模的推荐商品候选方法，丰富了商品的推荐集合；提出了时间感知正则化对抗采样的点击概率预测方法，精准预测用户行为；提出了向量化动态多臂老虎机重排序的广告排名方法，实现了广告的精准投放。

针对营销中用户画像不精准、商品理解不充分、推荐不准确等瓶颈，项目组围绕用户分析、商品理解、投放优化三个问题，突破了商品智能匹配的关键技术。取得的核心技术创新如下： 1．提出了塔型循环神经网络层次化建模的用户画像分析方法、即时-延迟双反馈机制的用户黏性分析方法和变分记忆与知识发散的用户交互对话方法，实现了亿级用户需求的实时智能分析。 2. 提出了细粒度字符级动态语义捕捉的商品短文本理解方法、语义解耦与知识集成和跨模态交叉建模的商品理解方法，实现了数十亿商品智能推荐。 3. 首次提出了行为细节的序列关联建模的推荐商品候选方法，时间感知正则化对抗采样的点击概率预测，以及向量化动态多臂老虎机重排序的广告排名，确保了营销推荐的智能投放。

1 包勇军 硕士 京东 核心研发负责人，贡献核心论文等创新成 果，鉴定会主答辩人 2 杨嘉琛 教授 博士 天津大学 项目科学问题的提出者和总体研究思路的 设计者，负责项目商品理解技术的研发， 主导了视觉、非视觉主从交叉建模的商品 多模态理解技术的创新 3 颜伟鹏 博士 京东 核心研发负责人，贡献核心论文创新成果43 4 龙波 博士 京东 核心研发负责人，实践核心业务场景 5 邵京平 硕士 京东 核心研发负责人，实践核心业务场景 6 丁卓冶 博士 京东 核心研发，贡献核心论文创新成果 7 赵洋 博士 天津大学 参与了视觉、非视觉主从交叉建模的商品 多模态理解方法技术的研发 8 李勇 博士 京东 核心研发，贡献核心论文创新成果 9 陈宏申 博士 京东 核心研发，贡献核心论文创新成果 10 赵梓皓 硕士 京东 核心研发，贡献核心论文创新成果等人

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