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携程的推荐及智能化算法及架构体系实践
录制于:

| 作者 于磊 关注 0 他的粉丝 发布于 2017年3月3日 | Google、Facebook、Pinterest、阿里、腾讯 等顶尖技术团队的上百个可供参考的架构实例!
41:36

概要
区别于一般电商公司,OTA(Online Travel Agent)公司的业务线繁多,各业务线的线上流程、商品数据、用户行为、用户需求和订单逻辑差异性极大,不同业务线,近似于完全不同的行业。但是同一般大型电商公司一样,OTA 的大数据营销平台也同时面对着公司跨繁多业务线的个性化推荐、进阶销售(up-selling)和交叉销售(cross-selling)的业务诉求。本次分享将介绍携程通用实时个性化推荐架构和算法体系设计方面的最新进展。

个人简介

于磊,携程基础大数据产品团队总监。毕于上海交通大学计算机科学与技术系,获博士学位。2013 年在苏黎世联邦理工大学访学,师从 ACM fellow, Dr. Donald Kossman,从事高并发 KV 存储架构研究。曾任南京工业大学电商系讲师,2013 年加入三星电子研究院,参与超大规模智能数据中心的相关算法架构研究,负责 Context-based、POI和 KB 等相关推荐系统项目。2014 年加入 1 号店,任精准化部门负责人,负责推荐算法、精准化架构、爬虫、智能定价、精准化营销(EDM、无线推送)、广告算法等多个团队或领域的开发管理工作。2015 年加入携程,任基础大数据团队开发负责人。

QCon是由InfoQ主办的全球顶级技术盛会,每年在伦敦、北京、东京、纽约、圣保罗、杭州、旧金山召开。自2007年3月份首次举办以来,已经有包括传统制造、金融、电信、互联网、航空航天等领域的近万名架构师、项目经理、团队领导者和高级开发人员参加过QCon大会。

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