先后从事过搜索技术的后台研发工作及数据挖掘平台建设工作。2014 年开始应用数据挖掘手段助力腾讯游戏运营,在用户增长方法论及机器学习平台建设上有一定的总结经验。现在整体负责机器学习平台及推荐系统的建设和优化。
随着互联网进入下半场,数据量和流量的爆发式增长,传统的人工运营手段已经很难适应当下复杂的业务场景,如何精细、准确、高效、智能的将“人”、“货”、”场“三者联系起来成为各个平台系统越来越关注的点,因此基于千人千面的个人性推荐系统成为各个业务场景不可或缺的一环。腾讯游戏在运营过程中也运用推荐系统为用户提供服务,有别于广告、搜索等场景,游戏用户的运营包括拉新、激活、存留、付费、传播等多个阶段,场景更加丰富,在这个实践过程中,结合自身特点量身定做了一套推荐系统平台,满足了在用户全生命周期的运营需求。
本次演讲将为你分享推荐系统在腾讯游戏运营中架构实践,希望对你有所启发。
演讲提纲:
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