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大數(shù)據(jù)時代的個性化推薦系統(tǒng)2021.8.25,北京演講者工學學士、工學碩士，清華大學3年時間，供給鏈管理研究、咨詢2年時間，商學院撰寫運營管理案例6年在豆瓣，算法工程師隨緣放曠，任性逍遙，但盡凡心，別無勝解個性化推薦系統(tǒng)的開展豆瓣的個性化推薦效勞實踐下一代推薦系統(tǒng)個性化推薦，下一件大事？誰在提供個性化推薦效勞？個性化推薦系統(tǒng)興趣網(wǎng)絡人際網(wǎng)絡信息消費工具/體驗購置豆瓣的個性化推薦效勞實踐豆瓣猜你會喜歡喜歡XX的也喜歡常去XX的也去九點豆瓣FM首頁豆瓣猜什么樣的產(chǎn)品適合推薦？具有媒體性的產(chǎn)品(MediaProduct)口味(taste)很重要單位本錢不重要有瀑布效應(informationcascade)多樣性什么樣的產(chǎn)品適合推薦？條目增長相對穩(wěn)定能夠獲得快速反響稀疏性、多樣性和時效性的平衡下一代推薦系統(tǒng)推薦系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)產(chǎn)品形態(tài)推薦是一項技術還是一種產(chǎn)品/功能？推薦能否有獨立的產(chǎn)品形態(tài)？黑盒推薦的問題傾向于給出平庸的推薦放大噪聲有信息，無結構缺乏對用戶的持續(xù)關注興趣過多個性化推薦與非個性化推薦人人都需要過濾器？下一代推薦系統(tǒng)Prediction明確的優(yōu)化指標靜態(tài)模型/系統(tǒng)由數(shù)據(jù)形成信息Forecasting閉環(huán)的系統(tǒng)動態(tài)模型由信息形成知識Recommendation以用戶為中心，建立用戶行為模型有記憶的，進化的系統(tǒng)由知識形成系統(tǒng)結構個性化推薦，下一件大事？Webisdead,longliveInternet早期互聯(lián)網(wǎng)CyberSpace黑客，自由與開放Google,RepublicofFreeInformation以開放系統(tǒng)為根底以信息的自由流動為根底以超鏈接分析為根底web面臨的挑戰(zhàn)從自由與開放走向私有與封閉？從第二人生走向第一人生從信息經(jīng)濟走向體驗經(jīng)濟個性化推薦前所未有的時機web2.0,云計算，成熟的技術準備要么是平臺，要么是平臺的一局部Algorithmsshouldfacilitaterat

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