个性化推荐系统技术解析

微课主题:个性化推荐系统技术解析


微课时间:本周六,2月25日下午15:00-16:10


微课流程:40-50min 讲师在微信群内图文+语音授课

               20min    讲师在微信群中文字+语音与群友互动讨论


微课内容:
互联网给用户带来了大量的信息,如何在海量信息中有效帮助用户快速发现感兴趣和高质量的信息,提升用户体验,通常解决这个问题最常规的办法是推荐系统;比如今日头条,是个个性化的新闻推荐引擎,通过对海量用户行为的数据分析与挖掘,给用户推荐最合适的新闻资讯。

本次分享,主要通过案例循序渐进介绍推荐引擎以及目前业界常用的推荐算法
一、介绍广告推荐引擎:满足物品、场景、用户三者之间的需求的推荐引擎;
二、介绍推荐引擎的系统逻辑:解析从用户场景数据、物品数据、用户访问数据到最终展示给用户的物品的背后逻辑。
三、介绍目前推荐引擎中的常用算法:协同过滤、关联规则、逻辑回归、决策树等,重点讲解计算速度快、适应大规模数据计算的并行逻辑回归算法。
四、讲解点击预估案例:通过历史的用户行为兴趣及物品点击行为,进行物品预点击模型训练,并将模型应用线上进行物品推荐计算。
五、商业应用案例分享一:国内某航空公司的促销案例。
六、商业应用案例分享二:“认知银行”,识别流失可能性高的客户,进行柔性推荐案例。

微课讲师:
黄美灵,Spark爱好者,现从事移动互联网的计算广告和数据变现工作,专注Spark机器学习在计算广告中的研究和实践。现著有:《Spark MLlib机器学习:算法、源码及实战详解》

卓   玲,IBM数据科学家,就职于IBM机器学习平台开发实验室,负责IBM机器学习平台产品,主要帮助客户设计分析场景,实施机器学习项目。之前担任IBM全球业务解决方案中心的数据架构师,负责了多个国内外客户的大数据平台和数据分析项目,在机器学习方面具有丰富的实践经验。


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GMT+8, 2018-11-13 14:27 , Processed in 0.089571 second(s), 12 queries .