您查看的活动已结束

移动互联网、智能手机的用户数量已经超过PC端用户，但受制于智能手机屏幕空间限制，如何有效的争取用户注意力和时长显得尤为关键。随着智能手机的普及，获取消费者行为数据、了解用户喜好从而有的放矢提供服务也更加便捷。基于如此条件，推荐系统已经超越搜索成为移动互联网最大的入口，并被各种内容的APP所依赖。推荐系统是复杂的系统工程，依赖数据、架构、算法、人机交互等环节的有机结合，是数据挖掘技术、信息检索技术、计算统计学等悠久学科的智慧结晶，也关联到认知科学、预测理论、营销学等相关学科。所以，推荐系统的学习也是循序渐进，由浅入深，层层递进的过程。

本期活动“阿里大文娱”推荐系统团队，亲身讲述阿里大文娱关于推荐系统架构、个性化推荐算法和推荐系统的产品化之路和发展历程；想要了解推荐系统在阿里大文娱的应用，以及从系统架构到推荐算法演进之路的朋友，赶快上船报名参加AKOL线下技术沙龙，与大牛面对面交流学习吧！

活动安排：

13：30——14：00   签到

14：00——14：10   主持人开场

14：10——15：00   多语言信息流系统的关键点解析

                                  王嘉旭 --阿里大文娱集团 资深算法专家

15：20——16：10   面向未来的泛内容智能分析平台建设实践

                                  蔡龙军 --阿里大文娱集团 深度学习专家

16：30——17：20  多场景的短视频推荐算法

                                  苏哲文 --阿里大文娱集团 高级算法专家

17：20——18：00   自由交流时间

活动嘉宾：

王嘉勋

阿里大文娱集团 资深算法专家

毕业于清华大学，目前负责阿里大文娱集团出海信息流业务ucnews的推荐算法工作，包括图文内容分析，推荐模型和策略，用户画像，冷启动等方面；ucnews从0开始，1年时间做到两印第一，目前面临头条系出海产品和google/facebook的激烈挑战和竞争；曾就职于百度网页搜索部，从事反作弊工作。

分享主题：多语言信息流系统的关键点解析

蔡龙军

阿里大文娱集团 产品技术平台资深专家

硕士毕业于北京交通大学，曾在 IBM 等多家知名企业工作，主导研发了开源深度学习平台DeepDriver（https://github.com/LongJunCai/DeepDriver），包括 ANN\DNN\CNN\RNN(LSTM)，并基于该平台在图像、NLP，以及对话、预测等领域都有深入的应用。主导研发了行业领先的大数据内容生命周期三维立体分析平台，是国内外领先的视频行业的智能大数据驱动运营分析应用，并由此受邀在中国计算机学会大数据论坛等学术交流会进行了成果分享，受到广泛好评和反响；也曾主导企业的国家 863 人工智能基础平台项目的申请，并完成了企业内部的人工智能体系规划。

分享主题：面向未来的泛内容智能分析平台建设实践

苏哲文 博士

阿里大文娱集团 高级算法专家

毕业于华中科技大学，目前负责阿里大文娱集团短视频业务的推荐算法工作，包括短视频内容分析，推荐模型，冷启动，推荐策略，用户画像等方面；在较短的时间里，使短视频推荐质量获得较大提升，流量不断取得新高。曾就职百度凤巢策略团队，从事广告机制和模型相关的工作。

分享主题：多场景的短视频推荐算法

内容介绍：短视频作为近年的行业风口，短视频算法团队从去年开始在图文推荐的基础上从零开始打造短视频推荐平台并迅速实现了VV的突破，更是实现了“一点接入，多端分发”的多场景推荐。本次分享主要从短视频的业务背景出发，介绍短视频推荐系统的演变过程，如何应对常见的冷启动问题，以及在复杂的业务场景下实现一点接入多端分发。

活动主办单位：

活动协办单位：

大文娱官方公众号：