硕士毕业于美国匹兹堡大学信息科学专业。先后就职于当当网,聚美优品负责个性化推荐系统的研发工作,有多年的推荐系统的实践经验。主要研究推荐系统领域的系统架构设计与策略算法的应用。在贝壳找房主导了智能推荐平台的架构升级与算法迭代工作。通过架构的升级大幅提升了推荐架构的灵活性与迭代效率。通过算法的多次迭代不断提升推荐的效果。
硕士毕业于美国匹兹堡大学信息科学专业。先后就职于当当网,聚美优品负责个性化推荐系统的研发工作,有多年的推荐系统的实践经验。主要研究推荐系统领域的系统架构设计与策略算法的应用。在贝壳找房主导了智能推荐平台的架构升级与算法迭代工作。通过架构的升级大幅提升了推荐架构的灵活性与迭代效率。通过算法的多次迭代不断提升推荐的效果。
贝壳找房,作为一家以技术驱动的品质居住服务平台,秉持通过技术赋能行业的理想,在推荐系统的领域一直保持着不断的探索与尝试。
智能推荐平台,作为贝壳找房的公司级策略应用,一直致力于不断提升用户的在线找房效率和房源的曝光率。此外,智能推荐平台还能够配合公司的平台化战略提供快速的候选数据接入及策略迭代上线。
本次的分享会主要围绕着我们如何通过对服务架构的升级来提升平台的迭代效率,如何通过不断地对多种算法的探索来提升推荐效果,以及还会分享一些实践过程中踩过的“坑”。
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