机器学习技术在亲宝宝的业务应用

亲宝宝大数据技术负责人 熊杰

首先向大家简单介绍下亲宝宝，亲宝宝APP是在2013年1月正式上线的。我们定义亲宝宝为新一代家庭育儿方式，我们的使命就是运用科技的力量，帮助家庭更好的关爱和培养孩子。

目前亲宝宝一共扩展了6项业务：成长记录、智能育儿助手、自有商品品牌、早教课程、品牌广告以及智能硬件，其中成长记录、智能育儿助手是APP最核心两大业务模块。

截止目前，亲宝宝APP已经有累积1亿多的注册用户，月访问量达到了2000万以上，日均文件传输超过了1000万个，服务超过了5000万家庭。

这5000万个年轻家庭中用户的分布是以妈妈为主，其次是爸爸和祖辈。以宝宝为纽带，构成了我们整个APP的用户画像基础。基于用户画像，我们会做不同的运营策略，例如中国的家庭隔代育儿现象会比较普遍，目前祖辈的智能手机普及率也比较高，我们会针对性地推送相关内容，帮助祖辈来接收科学的育儿理念。

亲宝宝以MaxCompute的计算和存储能力为依托，构建了整个大数据链路，数据源包括了APP的埋点、Nginx、CDN。使用阿里云的日志服务、流计算、函数计算、DTS等将数据导入到MaxCompute中，在MaxCompute进行数据加工，在这个基础上快速构建用户圈选、BI报表、机器学习和个性化推荐等相关应用。

亲宝宝基于 MaxCompute 加阿里云机器学习 PAI 来构建用户画像和家庭画像服务，包括了数据加工以及策略标签管理与用户家庭画像。

我们开发了智能营销系统IMS，结合画像数据，一方面可以针对宝宝在成长过程中的发育特点，推送小报、育儿知识等内容，做个性化的科学的育儿指导。另一方面结合用户家庭对品牌的偏好，精准投放广告。方案上我们使用了MaxCompute加工标签，然后以BitMap的方式存储到PostgreSql数据库，实现快速高效的用户圈选。基于阿里云的MaxCompute、PAI、EMR、流计算、OSS等产品，搭建了个性化推荐系统。

上图就是我们一个典型的个性化推荐系统的框架结构，最后通过用户的行为反馈，对模型和策略做不断的迭代。

从收益上来看，可以提升亲宝优品30%以上的UV价值，以及50%以上的点击率，亲子小报可以提升60%以上的阅读时长和50%左右的点击率。

成长记录是亲宝宝APP的两大核心业务之一，用户每天上传了很多的照片和视频，对于如何帮助用户更好的管理这些文件，我们在图像和视频领域进行了非常多的探索和尝试。旨在通过机器学习技术手段帮助我们的产品进行演进。

上图就是我们在图像和视频领域部署的相关应用。在服务端我们有人脸检测，敏感内容分析，表情识别、文字检测与识别等。服务端每天要处理千万级别的照片以及百万级别的视频，需要消耗巨大的资源，所以我们把这些服务部署在Serverless，可以弹性扩容，这为我们节省了50%以上的费用。

另外在客户端为了帮助用户更快捷方便的一键上传照片，针对儿童的人像特点，我们开发了人脸检测、年龄检测、图像质量分析等SDK。为了解决性能和模型 ROM size的问题，我们采用了NCNN的框架，后来阿里有推出过MNN的框架，我们也做了尝试。

这是我们一个应用事例：在检测到家庭合照以后，一个合适的时机生成一个mv推送给用户，给用户一个小惊喜。

通过以上的图像和视频技术，我们的业务有极大的提升，我们的新用户的文件上传量增加了90%，mv的点击量提高了60%。

关于智能育儿助手这个模块前面有提到过，基于用户画像，针对宝宝的特点提供个性化的育儿指导。

除了个性化的育儿指导，我们还开发了智能问答系统，这一页就是我们智能问答系统的方案，用户的育儿问题通过机器分类，选择给KOL、运营以及智能育儿助手来回答。分发到智能育儿助手的问题，可以借助我们NLP技术，并结合用户画像信息，实现高效并科学地回答用户提问。

目前我们的问答系统完成了1000多个知识点语料标注。

亲宝宝在机器学习技术和应用上具有强烈的好奇心和愿望，希望通过机器学习技术帮助年轻家庭更好的关爱和培养孩子。当然也希望阿里云能够推出更多的更好的产品，拓展我们在机器学习的应用边界。

谢谢大家！

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