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机器学习在美团——吃喝玩乐中的算法问题
录制于:

| 作者 王栋 关注 1 他的粉丝 发布于 2015年7月13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。
32:24

概要
近来随着移动互联网的飞速发展,通过线上完成消费决策及交易,线下实际消费的O2O模式也吸引了越来越多的用户。作为国内最大的本地生活电商平台,美团网已经积累海量的线上用户行为及线下消费的相关信息,以及对应的商家信息。如何利用这些信息提供个性化的服务,更快满足用户需求;如何利用这些信息刻画消费者需求的统计特征,并辅助商家改进决策,为消费者提供更有针对性的服务:都是过去几年美团一直深入研究探索的问题。 本次分享将介绍美团在C端和B端的一些学习和挖掘的案例,展示数据和智能算法在O2O领域的魅力。更具体的,您将听到: 在C端,数据+个性化的推荐搜索技术如何大幅度提升用户的转化率; 在B端,包括电影票房预估、团购单质量评估及精准广告投放等技术如何帮助商家和美团改进运营效率;以及美团机器学习平台的建设思路和努力方向。

个人简介

王栋,现居北京,美团网技术总监,负责搜索、推荐及数据应用方向。2009年博士毕业于清华大学人工智能实验室,研究机器学习算法及计算机视觉的中层语义表示问题。毕业后先后任职于hulu及优酷,主要从事网络视频中的搜索、推荐、广告等流量变现工作。曾多次带队或参与TRECVID/KDDCUP等国际机器算法竞赛并取得第一名,2011年带领团队搭建出世界上第一个实用的视频人脸标注系统(hulu face match www.hulu.com/labs/tagging)。属于国内推荐系统的早期关注和研究者,对视频搜索有丰富研究经验,也完成了展示广告的流量预估,在线匹配及用户定向等多项技术。目前关注O2O领域中的数据、算法及平台化问题,期望借助智能技术,更方便快捷的满足用户吃喝玩乐的需求,同时助力商户理解其目标用户,发现并促成商机。

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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