大学就读于中国科学技术大学少年班。后赴美国加州大学圣芭芭拉分校留学。获计算机工程博士学位。主要研究领域在机器学习，数据挖掘，和多媒体技术。毕业后在多家Startup任职。涉足搜索，电子商务，社交网络等领域。现任Tumblr数据科学工程总监。擅长于创造性开发产品和算法。对用户体验和产品方向有较深理解。
讲师介绍
专题演讲嘉宾：李北涛
Tumblr 数据科学总监 
议题介绍
地点：第五会议厅D
所属专题：内容分发与精准推荐
演讲：相关性反馈在推荐系统中的应用
相关性反馈是信息检索中的常用技术。我们将相关性反馈应用在大规模推荐系统中。不但极大提高了推荐系统的效率，而且可以实现对不同推荐算法的自然整合。我们将介绍在Tumblr主要产品中实现这一技术所遇到的挑战和具体的实现，以及部署后的效果。
提纲：
- 相关性反馈
- Tumblr 推荐系统架构
- 多个推荐算法的整合
- 实时用户反馈和算法优化
- 数据稀疏性问题
- A/B Testing 和效果
听众受益：
- 怎么利用用户数据实时提高推荐系统效率
- 怎么克服数据稀疏性问题
- 怎么整合不同推荐算法和系统
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