直播 | 阿里文娱推荐系统技术实践

Posted DataFunTalk

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了直播 | 阿里文娱推荐系统技术实践相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

疫情期间,请勤洗手、戴口罩,减少出行!

Tech-Ku  &  DataFunLive   线上直播:

北京时间2月6日(周四)晚7点DataFun联合阿里文娱技术,邀请来自阿里文娱的算法专家茂飞,与大家分享“阿里文娱推荐系统技术实践——从相关到惊喜的演进之路”

本次直播以推荐排序为主干,首先介绍工业界推荐系统及其相关技术体系,在此基础上进一步介绍排序模型从Shallow Model到Deep Model,从CTR预估到多目标的实践经验。最后跟大家分享我们在“推荐惊喜性优化”这个课题上的一些思考和最新进展。


活动信息

主办方:阿里文娱技术、DataFun

主题:阿里文娱推荐系统技术实践——从相关到惊喜的演进之路

嘉宾:阿里文娱算法专家 茂飞

时间:北京时间 2月6日 (周四) 19:00

地点:网络直播间


内容摘要

随着推荐系统在大家的生活中扮演了越来越重要的角色,它的工作机制也越来越被大家关注,好的推荐系统知你所想,不好的推荐系统“标题党”“信息茧房”。推荐系统是涉及到信息检索、机器学习、NLP、CV等多技术领域的应用场景,本次直播以推荐排序为主干, 首先介绍工业界推荐系统及其相关技术体系,在此基础上进一步介绍排序模型从Shallow Model到Deep Model,从CTR预估到多目标的实践经验。最后跟大家分享我们在“推荐惊喜性优化”这个课题上的一些思考和最新进展。

本次分享主要包括:

1. 工业界推荐系统概述
2. 精排: 从CTR预估到多目标
3. 重排:" 惊喜推荐"在短视频信息流推荐中的实践
4. 总结和展望


嘉宾介绍

直播 | 阿里文娱推荐系统技术实践

茂飞

阿里文娱算法专家

负责优酷短视频信息流推荐排序算法的优化,专注于信息流推荐算法的前沿进展和工业实践。


深度问答

有相关算法落地问题想向嘉宾提问?
希望嘉宾提供最佳思路/解答?
扫描下方二维码就能提问!嘉宾将选取若干问题在直播时解答, 被选中 的小伙伴还会 获得 人民邮电出版社 提供的 电子书券 一张
注:提问题的小伙伴,可直接加入直播群
(截止时间:直播前3小时)


观看直播或加群


勤洗手,戴口罩!

以上是关于直播 | 阿里文娱推荐系统技术实践的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Dolphin.海豚会|基于推荐算法提升直播业务的效能实践

技术直播|达观数据nlp技术的应用实践和案例分析

网爆:推荐系统的112条实战经验

推荐实践深度学习在阿里B2B电商推荐系统中的实践

云栖直播精彩推荐第2期:首届阿里巴巴研发效能嘉年华

告别1人年,教你21天搭建推荐系统!