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Hulu推荐系统构建经验谈
录制于:

| 作者 郑华 关注 0 他的粉丝 发布于 2013年7月29日 | 如何结合区块链技术,帮助企业降本增效?让我们深度了解几个成功的案例。
43:03

概要
作为美国最大的专业内容视频网站-Hulu也存在信息过载(information overloaded)的问题。Hulu的内容和用户需求都是多样化的,如何帮助用户找到自己感兴趣的内容,从而改善用户体验并提高用户的观看时间,是Hulu推荐系统需要解决的核心问题。 这里我会跟大家分享Hulu构建推荐系统的经历: 首先我们需要分析和了解我们的数据,没有好的领域知识很难构建出好的推荐系统,并且我们需要选择合适的用户行为数据介绍完推荐系统的构建后,我会介绍如何衡量推荐系统的效果,也就是推荐系统的离线和在线评测。最后我会分享一下Hulu在调优推荐系统时的一些实践经验。

个人简介

郑华,2007年毕业于清华大学电子工程系并获得硕士学位。 2006年加入创业团队mojiti.com,2007年公司被Hulu并购,后加入Hulu工作至今,是Hulu最早期的员工之一。加入Hulu后就和另外一名同事共同开发了Hulu的视频播放器,支持贴片广告、片段分享、实时预览和视频码率动态切换等一系列新特性,并参与共同发明Hulu互动式广告形式。2008年开始参与创建Hulu推荐系统团队,先后主持开发了Hulu的内容推荐系统,精准广告投放系统以及用户数据分析平台,并参与共同发明了Hulu创新的多媒体推荐形式。目前在Hulu担任Principal Developer Lead职位,全面负责Hulu的个性化内容推荐和精准广告投放技术。此外他还热衷于推荐技术的推广,多次参加Resys的线下活动,并积极和同行进行交流,还参与组织了Resys推荐系统论坛2012大会。

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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