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相关性反馈在推荐系统中的应用
录制于:

| 作者 李北涛 关注 0 他的粉丝 发布于 2018年4月3日 | Google、Facebook、Pinterest、阿里、腾讯 等顶尖技术团队的上百个可供参考的架构实例!
37:12

概要
相关性反馈是信息检索中的常用技术。我们将相关性反馈应用在大规模推荐系统中。不但极大提高了推荐系统的效率,而且可以实现对不同推荐算法的自然整合。我们将介绍在Tumblr主要产品中实现这一技术所遇到的挑战和具体的实现,以及部署后的效果。

个人简介

李北涛,Tumblr数据科学总监,大学就读于中国科学技术大学少年班。后赴美国加州大学圣芭芭拉分校留学。获计算机工程博士学位。主要研究领域在机器学习,数据挖掘,和多媒体技术。毕业后在多家Startup任职。涉足搜索,电子商务,社交网络等领域。现任Tumblr数据科学工程总监。擅长于创造性开发产品和算法。对用户体验和产品方向有较深理解。

全球架构师峰会(International-Architect--Summit,下简称ArchSummit)是由InfoQ中文站主办的一次全球性架构师峰会。ArchSummit专门针对架构师人群,讲述与架构和架构师相关的各方面趋势、技术和案例。这也是继QCon之后,InfoQ中文站主办的又一次高端技术盛会。

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