B站的用户在兴趣、背景、年龄等各个维度都非常的多元化，且都对于优质的视频内容有强烈的诉求。B站的推荐系统致力于让用户在多个场景上快速发现自己喜爱的视频，是提升用户满意度的主要手段之一。

我们的推荐系统综合应用各类机器学习算法、策略，结合学术界和工业界最新技术，根据实际业务场景迭代优化，优化用户显式、隐式的各类正负反馈，在各类短期、中长期业务指标上都取得了较好的成果。此外，我们也致力于提升推荐系统背后相关的各类基础技术能力，用以支撑、保障各个推荐业务有灵活、丰富的算法、策略可高效迭代。相关的基础技术能力包括在线、离线工程系统，机器学习平台等。

演讲提纲：

1. B站应用推荐系统的若干场景和各类用户在这些场景的诉求
2. 推荐系统架构概要
3. B站推荐系统用到的各类机器学习算法、策略
   • B站推荐系统解决的各类问题
   • B站推荐系统在提升各个维度的用户满意度上的效果
4. B站机器学习算法、策略背后的基础技术能力

你将获得：

1. 内容品类丰富、多元的推荐系统的难点和其解决方案
2. 大规模推荐系统的基础技术难点