摘要：在2018年1月6日的云栖社区数据智能技术论坛上，来自阿里巴巴的杨森做了智能决策的主题分享。目前智能决策在人力调度、货物分配、资源优化等场景上面扮演者重要的角色，杨森从获取数据，预测用户需求，做出决策这三个阶段，对智能决策的框架以及优化做了详细介绍。
以下为精彩视频整理：
通过对深度学习、优化技术、预测技术等进行算法设计，在人力调度、货物分配、资源优化等场景上面，对精确营销、计算资源、收益管理、风险控制、智慧物流、派送调度、工业制造调度、航空、电力市场等实现了智能决策。
智能决策是基于数据和预测，来量化决策相关的成本和收益，确定最优化的决策，从而实现数据再增值，最大程度的降低成本和提高效率。从数据到决策分为两个阶段：
第一个阶段是从数据去发现信息。
第二个阶段是预测用户的需求，并做最优的决策，最大程度上降低成本和效率。
接下来介绍智能决策在电商平台中应用，在电商平台中实现精准营销匹配用户和商品/商家。
第一阶段——预测：准确预测用户的需求
根据交易数据、行为数据、位置数据等，应用数据挖掘和机器学习，对用户进行画像。根据线上实时信息，进行在线计算并预测用户的需求。在预测用户的需求的时候采用了深度表征学习（RepL），RepL是基于深度学习的个性化核心算法，它是在行为信息的基础上，综合多模态信息，进行端到端的训练框架。采用迁移学习技术可以很容易应用到新的场景，根据新场景产出定制模型。这个算法各大业务场景中得到了验证，能处理上亿规模的用户商品的任务，并显著提升业务指标。
RepL的输入数据量非常大（例如千万级商品，亿级用户），这会导致网络非常庞大。为了降低数据的维度，不再使用one hot(每次输入时filed只有一个事务为1，其他为0)，而是采用随机编码例如sixe-hot。这种方法可将百亿维的网络降低到几亿维。目前这个框架应用在阿里所有业务场景，利用阿里所有的数据，来预测用户的特征。因为这个特征是从阿里海量数据里面训练得到的，它包括了信息的全部特征，可以精准预测用户的需求。
但是随着深度学习模型的规模越来越大，使其很难到端上推广，这就需要进一步压缩模型。利用低位量化，用bits表示float来压缩模型，可以将模型的大小降低32倍，而且可以极大提升运算效率。采用交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers，ADMM）将连续解和离散解结合起来，来分布式解决这个优化问题。
通过ImageNet上面测试模型压缩的效果，可以看出使用binary的Top-1 Acc.为0.687，比其他方法要好（BWN和TWN是文献中的工作，它们都是近似的量化机制），而在Tinynet+SSD或VGG16+SSD上面，3Bits与Full Bits的区别不大，几乎无损。
目前深度表征学习（RepL）应用在搜索（主搜索，天猫搜索，店铺内搜索），推荐（详情页看了又看，天猫国际，凑单推荐），广告等业务中，它们的指标都有明显提升。
第二阶段——决策：匹配用户和商品
用深度学习去预测用户的需求之后，接下来就需要解决如何匹配用户和商品，从而实现收益最大化。通过精确的预测用户的需求，再加上高效的匹配，帮助用户找到其想要的东西，平台才能得到最大的收益。
假定供应远远大于需求，这本质上是一个无约束的优化，使用贪心算法已经达到最优。假设广告的预算是无限的，为了最大化点击概率，只需要将最容易点击的广告一直展示。而在实际中实际供应是小于需求的，贪心算法无法达到最优，需要考虑分配问题。
分配问题是给定二分图（agent和task），左边为agents，右边为tasks。每个agent完成某种task之后有期望奖励，但是每个task只能分配给有限个agents，最优任务分配最大化总奖励。
分配问题的一个应用是在线广告。在线广告的目标是针对用户最优投放广告，实现点击概率最大化，但是广告的预算会对限制广告的分配。分配问题在阿里的应用非常常见，比如盒马如何调节流量，让用户和商品进行很好的匹配；菜鸟如何将包裹有效的进行分配等等。
分配问题可以通过LP的去解。其中n为agent个数，m为task的个数，cij是奖励，wi和bi是约束。
这个公式存在两个问题：
（1）解对cij敏感，cij是通过预测的方式去进行预估。比如点击概率是通过机器学习来预知的。
在模型中需要考虑奖励cij的不确定性。可以通过产生大量的cij，来将这个问题转化为min-max问题，使用extra-gradient方法求解： 收敛率为O(1/T)。
（2）不能处理在线请求。处理在线请求的前提是知道所有的数据，然后去进行离线分配。
为了解决这个问题，可以根据某一段时间做即时的反馈，计算和更新对偶变量, 使用对偶变量进行决策。
分配问题在线广告投放中应用时，如果不考虑投放量约束的话，供需关系是不匹配的；在考虑投放量约束的时候，供需关系是匹配的。在应用过程中，广告的收入有15%的提升。
计算资源智能决策
智能决策的另外一个用例是计算资源的智能决策。 总体来说，基于数据而非长期的人工观察，来了解这个系统的当前乃至未来的状态。基于算法学习出适应这个系统的最优策略，而非基于运营经验来设计规则。决策包括三个方面：
（1）时序预测：使用预测，实时监控APP潜在的使用。
（2）资源调度：如何用合理的策略调度资源，用最少的资源支持最多APP的使用。
（3）智能运维，进行异常检测和根因分析
资源调度优化应用在调度（dispatching）、均衡 (balancing)、伸缩 (scaling)等方面，需要在稳定性、利用率、可操作性等方面去进行优化。但是资源（Physical/Logical/Sequential）和规则（Match/Exclusive）会约束资源调度的优化。比如某个应用来了之后，如何选择容器。如果容器不能放下，如何去做迁移，比如一个容器比较闲，一个比较忙，需要做负载均衡。还有如果资源超出负荷，如何根据伸缩，满足资源需求。
下图是最简单的资源调度优化模型
资源调度面对的挑战是NP问题，它面向多个目标；实际中也有多种多样的约束（比如禁止迁入和迁出，打散，互斥等），而且资源调度需要处理上亿变量。
资源调度面临着App-container匹配、集合资源、应用DAG和生命周期、应用互斥、迁移序列，迁移代价等约束。通过阿里巴巴计算资源AI调度官可实现资源利用率、负载均衡和应用亲和性。
下面介绍两个资源调度优化的案例：
案例一：负载均衡
从图中看出资源已经超出了安全水位，通过合理的排布，对维度进行平滑。在上线前，不同的资源使用了比较多的Varnish，上线之后下降的比较明显。
案例二：Hippo重调度
如果一个新应用来了之后，无法对其分配的话，需要重调度对资源进行合理的排布，来给新应用进行分配。应用了Hippo重调度之后，其分配率从70%提升90%。图中出现下降的情况是因为有业务操作的动作。在OPDS、hadoop中都有合理调动资源的需求，来提升计算的能力。
目前大数据逐步在各个行业中积累，为智能升级奠定基础。机器学习逐步扩大对各类数据的认知，做出更准确的预测。决策优化利用大数据与机器学习，提供智能的判断。
本文由云栖社区志愿者小组王朝阳整理编辑，程弢审核。
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