基于算法的推荐引擎技术实践
2017年6月25日
大数据
郑重
阿里云算法专家
阿里云算法专家。理学博士学位。长期从事机器学习算法和系统架构相关工作，工作方向侧重于自然语言处理和推荐系统，在系统架构方面也有一些工作。目前在阿里云负责推荐引擎的技术工作，致力于机器学习能力的推广，让广大有需求的用户能够分享机器学习技术的发展成果。,
  • 分享简介
    个在手机上用各种新闻App及时了解天下大事已经成为了我们生活的一部分，随着使用的增加，新闻App会越来越准确的了解我们的兴趣偏好，展示的内容越来越准确，这一切到底是如何做到的呢？新闻App除了能够感知用户的偏好，在背后还做了哪些事情呢？在本次分享中，我们将结合阿里云推荐引擎，为您抽丝剥茧，一一道来。
  • 分享提纲

    1. 推荐之路

    2. 推荐系统概述

    3. 从0开始新闻推荐

    3.1. 工程迭代

    3.2. 算法优化

    3.2.1. 协同过滤

    3.2.2. 用户画像

    3.2.3. 实时修正

    3.2.4. 排序调整

  • 分享收益

    ■ 了解推荐系统的发展历史；

    ■ 了解推荐系统的组成部分；

    ■ 掌握新闻推荐在工程上的实现方法；

    ■ 掌握新闻推荐中所需要的各种算法。

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