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深度学习在红豆Live直播推荐系统中的应用
录制于:

| 作者 胡南炜 关注 0 他的粉丝 发布于 2018年4月1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!
20:30

概要
本次讲座主要探讨深度学习在直播推荐中的应用。与传统推荐系统不同,基于深度学习的推荐系统通过深度网络学习并提取多层次的特征,可将直播的节目和用户中的隐藏特征自动化的提取、关联、抽象出来。加之深度模型的使用可大大节约像特征工程对特征提取的巨大投入,同时满足快速训练、迭代等实时性要求。 我主要会从推荐系统的两个关键技术点:召回和排序,来讲解深度学习模型的应用,包括推荐召回中的标签提取,结果排序中的CTR预估等方面,探讨深度神经网络在自然语言处理和CTR预估领域中的优势与挑战,以及深度推荐系统的前景与发展。

个人简介

胡南炜,资深架构师,微博机器学习计算和服务平台负责人。博士毕业于北京航空航天大学计算机科学和工程系,多年软件工程研发和互联网从业经验,个人技术专长为大数据,云计算技术和机器学习。2014年加入微博,负责微博机器学习计算和服务平台开发。

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