第四範式:基於大規模機器學習的推薦系統PPT

隨著時代變遷的廣告業,從廣播、電視業廣告的輝煌,到互聯網門戶時代的banner廣告和狂轟亂炸的EDM,再到了搜索引擎和移動互聯網時代的推薦位廣告,隨著人們的數據可被記錄並且計算,也隨之產生了計算廣告學這門新興學科。

從廣撒網的廣告形式到精準地捕捉到用戶的需求,並且呈現給用戶更加恰當的廣告,給互聯網公司帶來了鉅額的廣告收入,這中間推薦系統功不可沒。

電商的推薦系統則幫助電商網站大大提高銷售額,亞馬遜通過個性化推薦系統能夠提高35%的銷售量。

在2016年,推薦算法能夠為Netflix節省每年10億美元。讓其中的冷門內容也能夠發揮作用,需要依賴基於用戶習慣數據的個性化推薦系統——利用個性化推薦,相比簡單展示最受歡迎清單,觀看率提升3-4倍。

本文俠說分享來自第四範式資深算法科學家程曉澄,他以“機器學習在推薦系統中的應用”為題,與大家分享瞭如何用機器學習來優化推薦系統相關技術問題

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隨著時代變遷的廣告業,從廣播、電視業廣告的輝煌,到互聯網門戶時代的banner廣告和狂轟亂炸的EDM,再到了搜索引擎和移動互聯網時代的推薦位廣告,隨著人們的數據可被記錄並且計算,也隨之產生了計算廣告學這門新興學科。

從廣撒網的廣告形式到精準地捕捉到用戶的需求,並且呈現給用戶更加恰當的廣告,給互聯網公司帶來了鉅額的廣告收入,這中間推薦系統功不可沒。

電商的推薦系統則幫助電商網站大大提高銷售額,亞馬遜通過個性化推薦系統能夠提高35%的銷售量。

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