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天猫推荐算法实践
录制于:

| 作者 张奇 关注 0 他的粉丝 发布于 2014年6月22日 | ArchSummit社交架构图谱:Facebook、Snapchat、Tumblr等背后的核心技术
26:47

概要
天猫是国内最大的B2C 电商之一,在天猫的消费者导购链路中,搜索和推荐是并驾齐驱的两个最重要的环节。 目前整个推荐引导的成交在天猫基本可以占到20%,每天有近1千万用户点击推荐投放的内容。所以推荐准确性、及时性、新鲜度都会很大程度上影响消费者的体验。本次分享主要会从天猫推荐业务、推荐算法框架的设计、机器学习算法的应用等角度来总体介绍,同时会介绍一下阿里大数据竞赛的进展(也即天猫推荐算法大赛)。 听众受益: 产品化的天猫推荐框架的设计,比如个性化Ranker、个性化大促会场等等。 用户实时意图计算引擎,我们如何实现毫秒基本的用户实时反馈, 机器学习算法的应用,包括大规模CTR 预估、基于非线性模型的用户偏好计算, 阿里大数据竞赛进展

个人简介

张奇,天猫推荐算法负责人,微博: @张奇_得福,2010年毕业于中国科学技术大学计算机系,信息检索方向博士。2010年7月加入阿里云计算, 搜索广告组,从事搜索广告算法研究,参与Yahoo中国搜索中搜索广告的排序算法设计,负责了国内最大规模之一的,每天近40亿网页浏览记录的挖掘、用户行为分析和User Profile 建模。 2012年3月加入天猫产品技术部,推荐算法组,负责天猫推荐算法的改进和数十个推荐业务的优化,包括PC推荐业务、无线推荐业务,建立起一套基于机器学习的推荐算法流程。

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