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1号店个性化推荐实践
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| 作者 王答明 关注 0 他的粉丝 发布于 2014年6月19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
1号店作为国内领先的B2C电商网站之一,个性化推荐在其商业比重中所占的比例越来越大,众多的推荐栏位和场景需要健壮的架构,不同的算法,以及在线服务的有效协同;本次演讲会从产品和技术融合的角度介绍1号店在推荐系统上的实践和探索,不同的机器学习模型如何适用于不同的推荐应用,数据/算法各自重要性如何在真实商业场景中体现,推荐系统在用户体验和商业价值多重目标下如何平衡,以及支撑推荐的大数据挖掘架构等方面 听众受益: (1)了解到大型B2C电商推荐系统的真实实践经验 (2)众多机器学习算法如何适用于不同的场景 (3)实际商业应用中,机器算法和人工规则融合经验 (4)推荐系统在电商应用中除了传统手段之外的一些特殊点

个人简介

王答明,1号店负责个性化推荐方向的资深经理,之前曾是Autodesk内容搜索组上海区创始成员和技术负责人,也曾创建过国内最早的团购导航网站之一酷省网进行个性化团购推荐的尝试; 熟悉的领域有机器学习,搜索,推荐系统,分布式处理等。

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