大數(shù)據(jù)時代的個性化推薦系統(tǒng)

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3、dit Master text styles,,Second level,,Third level,,Fourth level,,Fifth level,,Click to edit Master title style,,Click to edit Master text styles,,Second level,,Third level,,Fourth level,,Fifth level,,Click to edit Master title style,,大數(shù)據(jù)時代的個性化推薦系統(tǒng),2021. 8. 25, 北京,演講者,工學學士、工學碩士,清華大學,,3年時間,供給鏈管理研究、咨詢,

4、,2年時間,商學院撰寫運營管理案例,,6年在豆瓣,算法工程師,隨緣放曠,任性逍遙,但盡凡心,別無勝解,,個性化推薦系統(tǒng)的開展,,,豆瓣的個性化推薦效勞實踐,,,下一代推薦系統(tǒng),,,個性化推薦,下一件大事?,誰在提供個性化推薦效勞?,個性化推薦系統(tǒng),興趣網(wǎng)絡,人際網(wǎng)絡,信息消費,工具/體驗,購置,豆瓣的個性化推薦效勞實踐,豆瓣猜你會喜歡,,喜歡XX的也喜歡,,常去XX的也去,九點,,豆瓣FM,,首頁豆瓣猜,什么樣的產品適合推薦?,具有媒體性的產品(Media Product),,口味(taste)很重要,,,單位本錢不重要,,,有瀑布效應 (information cascade),,,多樣性,

5、什么樣的產品適合推薦?,條目增長相對穩(wěn)定,,能夠獲得快速反響,,稀疏性、多樣性和時效性的平衡,下一代推薦系統(tǒng),推薦系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn),產品形態(tài),,推薦是一項技術還是一種產品/功能?,,推薦能否有獨立的產品形態(tài)?,黑盒推薦的問題,傾向于給出平庸的推薦,,放大噪聲,,有信息,無結構,,缺乏對用戶的持續(xù)關注,興趣過多,個性化推薦與非個性化推薦,人人都需要過濾器?,下一代推薦系統(tǒng),Prediction,明確的優(yōu)化指標,,靜態(tài)模型/系統(tǒng),,由數(shù)據(jù)形成信息,Forecasting,閉環(huán)的系統(tǒng),,動態(tài)模型,,由信息形成知識,Recommendation,以用戶為中心,建立用戶行為模型,,有記憶的,進化的系統(tǒng),,

6、由知識形成系統(tǒng)結構,個性化推薦,下一件大事?,Web is dead, long live Internet,早期互聯(lián)網(wǎng),,CyberSpace,,黑客,自由與開放,Google, Republic of Free Information,以開放系統(tǒng)為根底,,以信息的自由流動為根底,,以超鏈接分析為根底,web面臨的挑戰(zhàn),從自由與開放走向私有與封閉?,,從第二人生走向第一人生,,從信息經(jīng)濟走向體驗經(jīng)濟,個性化推薦,前所未有的時機,,web 2.0, 云計算,成熟的技術準備,,要么是平臺,要么是平臺的一局部,Algorithms should facilitate rather than replace social processes.,,謝謝!,,Q & A,

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