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文档简介

大数据时代的个性化推荐系统2021.8.25,北京演讲者工学学士、工学硕士，清华大学3年时间，供给链管理研究、咨询2年时间，商学院撰写运营管理案例6年在豆瓣，算法工程师随缘放旷，任性逍遥，但尽凡心，别无胜解个性化推荐系统的开展豆瓣的个性化推荐效劳实践下一代推荐系统个性化推荐，下一件大事？谁在提供个性化推荐效劳？个性化推荐系统兴趣网络人际网络信息消费工具/体验购置豆瓣的个性化推荐效劳实践豆瓣猜你会喜欢喜欢XX的也喜欢常去XX的也去九点豆瓣FM首页豆瓣猜什么样的产品适合推荐？具有媒体性的产品(MediaProduct)口味(taste)很重要单位本钱不重要有瀑布效应(informationcascade)多样性什么样的产品适合推荐？条目增长相对稳定能够获得快速反响稀疏性、多样性和时效性的平衡下一代推荐系统推荐系统面临的挑战产品形态推荐是一项技术还是一种产品/功能？推荐能否有独立的产品形态？黑盒推荐的问题倾向于给出平庸的推荐放大噪声有信息，无结构缺乏对用户的持续关注兴趣过多个性化推荐与非个性化推荐人人都需要过滤器？下一代推荐系统Prediction明确的优化指标静态模型/系统由数据形成信息Forecasting闭环的系统动态模型由信息形成知识Recommendation以用户为中心，建立用户行为模型有记忆的，进化的系统由知识形成系统结构个性化推荐，下一件大事？Webisdead,longliveInternet早期互联网CyberSpace黑客，自由与开放Google,RepublicofFreeInformation以开放系统为根底以信息的自由流动为根底以超链接分析为根底web面临的挑战从自由与开放走向私有与封闭？从第二人生走向第一人生从信息经济走向体验经济个性化推荐前所未有的时机web2.0,云计算，成熟的技术准备要么是平台，要么是平台的一局部Algorithmsshouldfacilitaterat

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