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国美推荐引擎与算法持续部署实践
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| 作者 杨骥 关注 0 他的粉丝 发布于 2018年3月24日 | QCon上海2018 关注大数据平台技术选型、搭建、系统迁移和优化的经验。
48:54

概要
电商平台中,个性化推荐是提高用户购物体验的关键组件。作为国美在人工智能领域的重要试金石,“推荐系统如何做好算法的持续部署”是一个非常有挑战性的问题。本次分享以国美推荐引擎提升自身训练和决策能力的升级历程为主线,介绍了流式计算引擎、特征多级存储系统、机器学习算法的演进、A/B测试系统、算法和特征的双链路监控、深度学习模型的实践部署等内容。同时还探讨了国美在人工智能领域未来的发力点。

个人简介

杨骥,国美互联网大数据中心副总监。毕业于中国传媒大学并获得博士学位,博士阶段研究方向主要是计算机视觉和机器学习,包括图像的目标识别和语义分割。先后任职于凡客、京东,曾是京东PC首页与APP首页个性化推荐的开发者。多年来致力于个性化推荐系统与算法的研究和实践,目前专注于社交电商领域的深度学习技术。

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