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社会化推荐算法在人人网的应用实践
录制于:

| 作者 张叶银 关注 0 他的粉丝 发布于 2012年1月12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。
43:30

概要
在随着社会化应用及社交网络的飞速发展,推荐系统也逐渐成为技术架构的核心组成部分,Social Graph作为社交网络的基础,为整个人人网提供了基础的关系服务,保证了好友推荐的有效性以及信息流通的时效性。在Social Graph基础上,可以发现好友及好友间的层次关系,它是真实生活圈的映射,基于这些网络关系,可以迅速找到感兴趣的人和事,促进人与人之间的交流。本次演讲,将以社交化的好友推荐,个性化推荐(好友推荐、社交媒体)为例,对无监督的聚类分析和有监督的学习算法的应用进行详细阐述。<br><br><b>如果您观看本视频不流畅,请移步<a target=blank href="http://v.youku.com/v_show/id_XMzQxNDc2NjM2.html">优酷版本</a>(无Slides同步播放) </b>

个人简介

张叶银,毕业于中科院自动化所,目前担任人人网Social Graph算法工程师,主要负责Social Graph算法的研发,感兴趣的方向主要有大规模数据挖掘机器学习的应用及社会化计算。在刚刚结束的Hadoop中国2011大会中,分享了题为《基于Hadoop的SNS统计平台和聚类推荐》的演讲。

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