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百度推荐系统实践
录制于:

| 作者 姚旭 关注 0 他的粉丝 发布于 2013年6月1日 | CNUTCon 了解国内外一线大厂50+智能运维最新实践案例。
41:43

概要
百度个性化与推荐部门成立至今,在各个产品线上尝试了多种不同的个性化推荐算法。从推荐算法的核心出发点来看,可以粗略分为白盒推荐策略和黑盒推荐策略。白盒推荐的核心内容是基于各个领域的不同背景知识,利用专家或者用户UGC的方式,将被推荐item的内容进行不同维度的分解和标注。黑盒推荐策略则是规避白盒推荐对于背景知识的要求,利用数据挖掘和人工智能的方式对数据进行建模,把推荐转化为一个最优化的数学问题来求解。这两种推荐方向上,各有利弊和优缺点。而推荐系统本身又对策略和产品结合要求非常严格。在个性化推荐实际产品化的过程中,在总结各个独立策略在实际线上表现的同时,结合不同产品线和数据集合的自身特点,百度个性化推荐团队摸索出了一条白盒策略和黑盒策略相结合的做法。在此,我们会以产品中实际应用的例子,分析白盒策略和黑盒策略的优劣,同时介绍两者相互结合的做法。

个人简介

姚旭,现为百度个性化推荐部门资深研发工程师,搜索技术部专家委员会成员。主持参与了电影,电视剧,小说,音乐等多种不同产品上推荐系统策略算法的研发工作。 先前在百度 Search Rank 组负责文本内容分析,超链分析等搜索核心技术,主导研发了百度第二代超链分析系统"Page Popularity"。 此外还曾在社会化问答网站「知乎」任技术负责人,负责知乎的个性化推荐,数据挖掘等基础技术建设和产品转化。「发现」频道,个性化邮件等产品深受用户欢迎。 技术领域上,专注于信息发现和解决信息过载问题,致力于通过技术产品手段帮助用户高效的获取有效信息。「玩聚」网爱好者,在玩聚关闭后,自行开发了twiiter和google reader新鲜热文聚合的网站 「大浆糊」.

百度技术沙龙是由百度主办,InfoQ负责策划、组织、实施的线 下技术交流活动,每月一期,每期由1个话题,2场演讲以及Open Space开放讨论环节组成。旨在为中高端技术人员提供一个自由 的技术交流和分享的平台。每期沙龙会邀请1名百度讲师分享百度 在特定技术领域的成果及实践经验,同时还会邀请1名优秀的互联 网公司或企业技术负责人对同一话题进行分享。活动主要面向开 发者、技术负责人、项目经理、架构师等IT技术人员。我们的口 号是:畅想,交流,争鸣,聚会。

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