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个性化推荐的几个问题
录制于:

| 作者 王守崑 关注 2 他的粉丝 发布于 2012年12月27日 | AICon 关注机器学习、计算机视觉、NLP、自动驾驶等20+AI热点技术和最新落地成功案例。
01:08:50

概要
个性化推荐系统的搭建过程中,面临很多问题和挑战。本文试图从产品的不同阶段和需求出发,讨论解决这些问题和挑战的思路和做法。具体内容包括,算法的选取,度量指标的选择,用户行为建模,算法调度框架,计算资源的分配等等。同时也展望了个性化推荐系统的发展方向和前景。

个人简介

王守崑,毕业于清华大学自动化系,分别获工学学士和工学硕士学位。现任豆瓣网首席科学家,负责豆瓣网整体算法架构设计和实施,以及音乐产品线的产品策略和日常运营管理。目前专注于互联网信息架构与算法、Web2.0网络模式创新、数字音乐、推荐系统与在线收听等应用。

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