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Pinterest 如何利用机器学习来获得两亿全球月活跃用户
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| 作者 郭云松 关注 0 他的粉丝 发布于 2018年2月9日 | GMTC大前端的下一站,PWA、Web框架、Node等最新最热的大前端话题邀你一起共同探讨。

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概要
Pinterest 作为一个估值超过 120 亿美元的初创公司,始终把用户体验放在首位。自从三年前在最重要的产品,个性化主页中大规模使用机器学习以来,上线的一系列线性,迭代决策树和深度学习模型让 Pinterest 活跃用户数突飞猛进,全球至今已接近两亿月活跃用户。郭云松作为 Pinterest 主页推荐团队的主要创始人,在本讲座里会给大家具体介绍过去三年半里主页推荐模型和特征构造的发展和收效。具体来说,本讲座包含以下内容:Pinterest 产品机器学习介绍;线性-迭代树-深度学习模型在主页推荐里的应用和对用户活跃度提高的效果;构造特征向量的经验和教训。

个人简介

郭云松,Pinterest机器学习主管工程师,郭云松,美国康奈尔大学计算机科学系博士,曾任职 Goldman Sachs 和 Citadel 等金融机构进行算法交易和高频交易方面的工作。 2014 年初加入 Pinterest,作为 Pinterest 主页推荐团队的创始人之一,负责推荐模型的研究和实现。研发上线的一系列推荐模型(例如线性模型,迭代决策树模型和深度学习模型)将 Pinterest 主页用户活跃度提高了一倍以上,为 Pinterest 成为全球月活跃用户近两亿的知名网站做出了直接的重要贡献。对推荐系统实现,大规模机器学习模型的构架和特征工程的研发过程有较深刻的理解和实践经验。 工作之余,云松喜欢旅游和远足,领略体验各地多样的人文和历史。

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