QQ音乐推荐算法架构探索与实践

所属专题:内容分发场景的系统架构实践

嘉宾 : 陈凯龙 | 腾讯音乐娱乐集团数据科学中心算法架构负责人

会议室 : 元厅

讲师介绍

专题演讲嘉宾:陈凯龙

腾讯音乐娱乐集团数据科学中心算法架构负责人

目前就职于 QQ 音乐数据科学中心, 负责算法架构方面的设计与开发。曾在微软、谷歌等公司任职,在谷歌负责的自动机器学习平台项目获得 Feats of Engineering 奖项。

议题介绍

演讲:QQ音乐推荐算法架构探索与实践

随着 QQ 音乐拥有了越来越多的用户和音乐创作者,如何通过内容分发的方式平衡用户、音乐创作者以及平台之间的关系成为一个越来越重要的问题。

我们从 QQ 音乐产品形态以及生态系统平衡的角度出发,阐述如何通过多个流量分发入口进行内容分发,并介绍相关推荐算法体系和内容运营中台体系的建设。而在构建流量分发体系的过程中,如何通过统一的算法架构,有效地服务于多个算法入口,也是算法架构建设中的难题,本次演讲也将从服务框架、数据平台、算法平台等方面进行介绍。

演讲提纲:

  1. QQ 音乐内容分发生态概览
    • QQ 音乐产品形态及流量入口设计
    • 生态体系指标建设
    • 开放平台与流量扶持
  2. 推荐场景算法体系建设介绍
    • QQ 音乐推荐场景的复杂性和难点
    • 常见推荐场景流量分发模式对比
    • 推荐算法体系介绍
    • 内容运营中台介绍
    • 算法体系实践经验
  3. 算法架构实现
    • QQ 音乐流量分发架构痛点
    • 服务基础框架建设
    • 数据平台建设
    • 机器学习平台建设
    • 算法架构实现和落地过程中的问题和经验

你将获得:

  1. 了解音乐流量分发中如何构建健康的生态体系
  2. 了解 QQ 音乐流量分发中的算法体系设计
  3. 了解 QQ 音乐流量分发中台架构的难点、解决方案和技术选型

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