专栏名称: 数据猿
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活动·深圳 | 算法架构系列活动—推荐策略与智能排序算法应用

数据猿  · 公众号  · 大数据  · 2017-12-06 08:41

正文

随着大数据和人工智能技术的普及和应用,“智能化推荐”的场景应用也愈加成熟和普遍。如淘宝的“猜你喜欢”以及今日头条的智个性化推荐新闻等,背后均依托着以大数据和AI为根基的推荐算法和策略。


本期沙龙,有幸邀请到几位阿里的资深的算法专家,给我们分享阿里如何应用推荐策略与智能排序算法等新技术。


主办方:阿里文娱

联合主办方:DataFun、数据猿

时间:2017年12月23日 13:30~18:00

地点:广东深圳南山区软件产业基地4A 901


议程安排:


时间

议程安排

13:00-14:00

签到

14:00-14:10主持人开场
14:10-15:00

UC News多语言推荐系统技术剖析  

——姚文清  阿里大文娱集团 UC国际业务 高级算法专家

15:20-16:10

移动搜索排序算法的演进与实战关键点

——王祥志  阿里大文娱集团 神马搜索业务 资深算法专家

16:30-15:20

UC浏览器个性化推送实践之路

——李金磊  阿里大文娱集团 阿里移动事业群 算法专家

15:20-16:00

 自由交流时间


嘉宾介绍:

姚文清 阿里大文娱集团 UC国际业务 高级算法专家


毕业于北京邮电大学,目前负责阿里大文娱集团UC News推荐算法工作,作为业务早期成员主导了UC News从0到1的落地,并带领在线算法团队在推荐、排序方向上持续深耕,极大推动了UC News在两印第一目标的达成。曾就职于北京搜狗、阿里妈妈广告团队,从事过反作弊、推荐等算法工作。


分享主题:UC News多语言推荐系统技术剖析


分享概要:中国互联网企业出海是近年来的行业趋势,UC News算法团队在过去两年时间中从0到1构建了多语言个性化推荐算法体系,包括文本分析、用户画像、推荐和排序模型等方面,同时在系统机制层面做了诸多思考和尝试,过程中沉淀出应对国际化的技术经验和解决方案。本次分享围绕资讯推荐在两印环境下的差异和挑战,重点介绍如何应对这些挑战的经验,以及我们在推荐、排序等算法模型上的主要工作。


王祥志  阿里大文娱集团 神马搜索业务 资深算法专家


毕业于上海交通大学,目前负责阿里大文娱集团神马搜索业务中心的研发与产品工作,包括搜索质量提升、搜索产品体验优化与创新。曾参与了神马移动搜索从0到1基础算法体系的构建与发展,对搜索排序中的NLP、基础相关性、上层排序算法与相关技术有着深刻的理解和经验。


分享主题:移动搜索排序算法的演进与实战关键点


李金磊  阿里大文娱集团 阿里移动事业群 算法专家


毕业于华中科技大学,在UC工作期间,曾主导公司大数据计算平台的搭建工作,目前负责大文娱集团PUSH平台的开发,以及国内UC浏览器PUSH推荐策略、算法的实施工作,推动完成浏览器PUSH向精细化、个性化运营的转变。


分享主题:UC浏览器个性化推送实践之路


分享概要:消息推送(PUSH)是提升APP留存活跃的重要工具,本次分享就UC浏览器个性化推送系统的整体架构做简要介绍,并在推送策略迭代、算法模型、内容运营等方面做详细探讨



报名方式:

码上报名参会

咨询:18801471276(手机/微信)


推荐策略与智能排序算法应用”是由阿里文娱和DataFun、数据猿联合行业媒体数据猿共同主办的算法架构系列活动。该活动围绕智能排序算法,邀请企业界权威人士进行主题发言,并就有关问题进行交流研讨,推动大数据产业链供需对接和应用创新。