项目描述：
京东广告数据部为了给广告主提供合理规划渠道营销预算，实现ROI最大化，而提出的一种归因模型。该模型是考虑转化路径上的每个接触点，从整体角度分析不同的广告投放对转化的贡献。采用LSTM+Shapley Value计算广告点击对于用户下单转化的贡献值，首先利用LSTM预测不同转化路径下用户下单的概率，然后利用Shapley Value计算每个触点对下单的贡献。
项目职责：
 负责整体Pipeline框架的设计以及开发，对接不同业务线为广告主提供服务；
 利用Tensorflow搭建RNN模型，开发大数据量下的分布式框架，并提供实时服务；
 优化模型，将第一版效果AUC从0.67提高到0.89。