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大规模电商推荐系统应用经验分享
录制于:

| 作者 袁全 关注 0 他的粉丝 发布于 2013年8月19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。
41:17

概要
电子商务是推荐系统的起源领域,也是推荐系统应用最广泛、见效最直接的行业。例如亚马逊35%的交易额来自推荐系统的引导成交;在阿里,推荐系统为改进用户购物体验、缩短购物路径、提升营销转化率也起着日益重要的作用。 电子商务行业面临海量的、动态变化的用户数据和商品信息,推荐系统要成功应用,必须解决以下几个重难点问题: 对海量用户和商品数据进行实时和准实时的分析处理; 对系统性能和稳定性的不断优化; 对数据和业务场景的分析建模与特征抽取; 对推荐算法和模型的深入持续优化。 本次演讲会对以上重要问题做不同程度的探讨与经验分享,通过对问题的解决,展示推荐系统对电商典型业务的贡献和价值。

个人简介

袁全,2006年硕士毕业于西安交通大学计算机系,后即加入IBM中国研究院,从事个性化推荐系统、用户行为分析方向的技术研究、系统设计开发等工作。其在协同过滤算法改进、基于标签的推荐、社会化推荐等方面在国际顶级会议ACM RecSys, SIGKDD, IUI等发表多篇论文,并拥有10余项相关专利技术。2012年其设计并开发的基于海量信用卡和网银用户数据的社会化精准营销系统,是IBM在全球银行业领先的创新方案。2012年,袁全加入阿里巴巴广告算法部门,负责个性化推荐系统新算法和架构的研发,其主持开发的eTREC高效推荐算法包,实时推荐等系统,极大地提高了现有系统的性能和推送质量,成功地运用于数十个线上推荐场景及定向广告中。

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