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货拉拉论文入选国际大数据行业顶级大会KDD

2021-06-24 17:18   来源: 互联网    阅读次数:3002


近日,国际数据挖掘与知识发现大会(以下简称“KDD”)入选论文正式揭晓。今年会议吸引了全球范围内705篇论文投递,仅收录了138篇论文,收录率不足20%。货拉拉论文《Improving the Information Disclosure in Mobility-on-Demand Systems》(《一种MoD系统中信息披露的优化方法》)从705篇论文中脱颖而出成功入选。

     KDD由 ACM(Association of Computing Machinery,国际计算机学会)的数据挖掘及知识发现专委会(SIGKDD)主办,是世界数据挖掘领域最顶级的学术会议,大会每年都会吸引大量的参与者。KDD 大会以论文接收严格闻名,每年的接收率不超过 20%,且论文具有较强的应用价值,因此颇受行业关注。货拉拉论文通过数据建模解决互联网物流智能分单问题,从而提高互联网物流平台效率,实现车货精准匹配、优化各项业务指标。

当下货拉拉货运采用的订单分配方式为全局广播,即在指定时间/距离等范围内,将所有订单推送给所有司机,司机通过浏览订单列表的方式,做抉择,选取符合预期的订单进行响应。这种模式下,司机对某一类订单的偏好比较一致,例如高价格订单响应的司机比较多,而订单最终只能由一位司机来履约,势必产生很多的无效司机选择,导致平台整体效率降低。有别于电商平台传统的推荐系统和出行领域传统的派单模式,这类带资源约束的问题,没有成熟有效的解决方案。

《一种MoD系统中信息披露的优化方法》论文提出了一种优化信息披露方式的框架,通过建模和求解,通过算法选取最合适的司机进行履约,实现平台效率、用户体验和司机体验的整体提升。

这项研究不仅适用于货拉拉这种互联网物流平台,同样也可应用于带资源约束的推荐系统。货拉拉CTO张浩在接受媒体采访时曾表示,物流的关键壁垒在于效率,货拉拉一直坚信"科技改变物流”,相信技术的力量能给物流行业带来革命性的效率提升。

技术人才是科技创新的重要引擎,近年来货拉拉不断引进高质量的研发人才。如货拉拉现任CTO张浩,曾在美国Uber、MicrosoftBing等公司从事机器学习与大数据工作,回国后曾任滴滴研究院高级总监、饿了么技术副总裁;货拉拉智能运营部负责人傅周宇曾在澳洲西悉尼大学、微软亚洲研究院从事机器学习教学与研发工作;货拉拉技术总监石立臣为“2020年吴文俊人工智能自然科学奖”一等奖获得者。

据悉,2021年货拉拉将在人才方面投入15亿元,并招聘1000余名大数据开发、算法、智能调度等方面研发人员。


责任编辑:艾米丽
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