機器學習技術在親寶寶的業務應用

親寶寶大資料技術負責人 熊傑

首先向大家簡單介紹下親寶寶，親寶寶APP是在2013年1月正式上線的。我們定義親寶寶為新一代家庭育兒方式，我們的使命就是運用科技的力量，幫助家庭更好的關愛和培養孩子。

目前親寶寶一共擴充了6項業務：成長記錄、智能育兒助手、自有商品品牌、早教課程、品牌廣告以及智能硬體，其中成長記錄、智能育兒助手是APP最核心兩大業務子產品。

截止目前，親寶寶APP已經有累積1億多的注冊使用者，月通路量達到了2000萬以上，日均檔案傳輸超過了1000萬個，服務超過了5000萬家庭。

這5000萬個年輕家庭中使用者的分布是以媽媽為主，其次是爸爸和祖輩。以寶寶為紐帶，構成了我們整個APP的使用者畫像基礎。基于使用者畫像，我們會做不同的營運政策，例如中國的家庭隔代育兒現象會比較普遍，目前祖輩的智能手機普及率也比較高，我們會針對性地推送相關内容，幫助祖輩來接收科學的育兒理念。

親寶寶以MaxCompute的計算和存儲能力為依托，建構了整個大資料鍊路，資料源包括了APP的埋點、Nginx、CDN。使用阿裡雲的日志服務、流計算、函數計算、DTS等将資料導入到MaxCompute中，在MaxCompute進行資料加工，在這個基礎上快速建構使用者圈選、BI報表、機器學習和個性化推薦等相關應用。

親寶寶基于 MaxCompute 加阿裡雲機器學習 PAI 來建構使用者畫像和家庭畫像服務，包括了資料加工以及政策标簽管理與使用者家庭畫像。

我們開發了智能營銷系統IMS，結合畫像資料，一方面可以針對寶寶在成長過程中的發育特點，推送小報、育兒知識等内容，做個性化的科學的育兒指導。另一方面結合使用者家庭對品牌的偏好，精準投放廣告。方案上我們使用了MaxCompute加工标簽，然後以BitMap的方式存儲到PostgreSql資料庫，實作快速高效的使用者圈選。基于阿裡雲的MaxCompute、PAI、EMR、流計算、OSS等産品，搭建了個性化推薦系統。

上圖就是我們一個典型的個性化推薦系統的架構結構，最後通過使用者的行為回報，對模型和政策做不斷的疊代。

從收益上來看，可以提升親寶優品30%以上的UV價值，以及50%以上的點選率，親子小報可以提升60%以上的閱讀時長和50%左右的點選率。

成長記錄是親寶寶APP的兩大核心業務之一，使用者每天上傳了很多的照片和視訊，對于如何幫助使用者更好的管理這些檔案，我們在圖像和視訊領域進行了非常多的探索和嘗試。旨在通過機器學習技術手段幫助我們的産品進行演進。

上圖就是我們在圖像和視訊領域部署的相關應用。在服務端我們有人臉檢測，敏感内容分析，表情識别、文字檢測與識别等。服務端每天要處理千萬級别的照片以及百萬級别的視訊，需要消耗巨大的資源，是以我們把這些服務部署在Serverless，可以彈性擴容，這為我們節省了50%以上的費用。

另外在用戶端為了幫助使用者更快捷友善的一鍵上傳照片，針對兒童的人像特點，我們開發了人臉檢測、年齡檢測、圖像品質分析等SDK。為了解決性能和模型 ROM size的問題，我們采用了NCNN的架構，後來阿裡有推出過MNN的架構，我們也做了嘗試。

這是我們一個應用事例：在檢測到家庭合照以後，一個合适的時機生成一個mv推送給使用者，給使用者一個小驚喜。

通過以上的圖像和視訊技術，我們的業務有極大的提升，我們的新使用者的檔案上傳量增加了90%，mv的點選量提高了60%。

關于智能育兒助手這個子產品前面有提到過，基于使用者畫像，針對寶寶的特點提供個性化的育兒指導。

除了個性化的育兒指導，我們還開發了智能問答系統，這一頁就是我們智能問答系統的方案，使用者的育兒問題通過機器分類，選擇給KOL、營運以及智能育兒助手來回答。分發到智能育兒助手的問題，可以借助我們NLP技術，并結合使用者畫像資訊，實作高效并科學地回答使用者提問。

目前我們的問答系統完成了1000多個知識點語料标注。

親寶寶在機器學習技術和應用上具有強烈的好奇心和願望，希望通過機器學習技術幫助年輕家庭更好的關愛和培養孩子。當然也希望阿裡雲能夠推出更多的更好的産品，拓展我們在機器學習的應用邊界。

謝謝大家！

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