BT

如何利用碎片时间提升技术认知与能力? 点击获取答案

您现在处于全屏预览
关闭全屏预览

推荐系统实战经验与效果提升之道
录制于:

| 作者 陈运文 关注 3 他的粉丝 发布于 2014年1月27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。
58:11

概要
在这个数据爆炸、信息过载的时代,用户面临过多内容时往往无所适从;另一方面信息的生产者也希望能更便捷的将内容传递到给合适的用户,而推荐系统的出现,很好的满足了两者的需求——即帮助用户完成个性化的信息过滤,又帮助信息找到最合适的用户。 搭建一个推荐系统本身并不难,但是搭建一个效果优良的推荐系统并不简单,而推荐系统的效果是决定整个产品成败的生命线,所以本讲座将围绕推荐效果的优化技术进行探讨,通过深入分析推荐系统运转的各个重要环节,结合实践开发中积累的宝贵经验,为大家传道解惑。 推荐系统正处于下一波互联网浪潮的起点上,本讲座希望深入浅出,让对推荐系统有不同程度了解的朋友都有收获,在浪潮中找准机会。

个人简介

陈运文,现为盛大推荐团队负责人,资深研究员;在个性化推荐系统、数据挖掘、高性能架构研发等方面有丰富经验和浓厚兴趣,主持研发了盛大集团旗下的视频、文学、移动应用等多个智能推荐与用户行为分析系统。 陈运文在推荐系统、搜索引擎、文本分析等领域拥有30余项国家发明专利,并在IEEE Transactions,SIGKDD等国际知名学术期刊或会议上发表多篇论文。其主持研发的推荐系统因优异的效果,曾多次参加国际技术竞赛,并荣获过EMI Music Recommendation推荐算法竞赛冠军、ACM KDD-Cup 2012国际数据挖掘竞赛全球亚军的好成绩。 在加入盛大集团之前,陈运文曾在百度公司搜索技术部任职,负责搜索核心算法、相关性排序等核心技术研发工作。陈运文博士2008年毕业于复旦大学计算机系,并获得了上海市优秀博士论文奖。

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。

登陆InfoQ,与你最关心的话题互动。


找回密码....

Follow

关注你最喜爱的话题和作者

快速浏览网站内你所感兴趣话题的精选内容。

Like

内容自由定制

选择想要阅读的主题和喜爱的作者定制自己的新闻源。

Notifications

获取更新

设置通知机制以获取内容更新对您而言是否重要

BT