推荐系统论坛

刘译璟

百分点技术副总裁

个人介绍:

教育背景:北京大学 应用数学专业博士

工作经历:入选 2015 年北京市“科技新星”; 带领核心研发团队完成了百分点大数据和人工智能技术体系的搭建以及产品体系的开发; 曾参与多个国家自然科学基金项目,包括:对象封装和保护的理论和技术研究、Web 服务编排与协作的形式化模型、复杂状态程序和系统的语义模型研究等; 现负责海外国家级政府项目的技术架构和开发。

议题:

应用驱动的推荐系统架构和技术选型

议题介绍:

个性化推荐是一种非常基础且应用广泛的技术,这个领域持续有许多研究内容产出,每年也有许多创业团队以此为核心开展业务。但要研发一款有价值的推荐系统绝非易事,只有业务、应用场景和技术深度结合才能实现理想的推荐系统。本演讲将从应用价值出发,审视推荐系统所涉及到的架构和技术,向听众介绍实现推荐系统中的一系列关键决策,以及由此决定的系统架构和技术选型。

本次演讲包含以下内容: 个性化推荐的应用场景和价值点;  个性化推荐需要考虑的关键要素及其数学模型; 确定场景下推荐系统的架构和技术选型,包括数据架构、系统架构、算法模型和评估体系; 典型的推荐系统的架构和技术演化过程; 给以个性化推荐为核心的创业团队的建议。

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