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  • 课程> 软件研发> 软件设计
  • 沈国阳解析美团推荐系统实战心得

  • 由百度云提供技术支持
    课程目录
    • 1. 沈国阳解析美团推荐系统实战心得 直播公开课回顾 (免费)
    • 52:55
    • 【课程类型】技术教程 【难度级别】高级 【适合人群】所有人
    • 【课程介绍】
      沈国阳,美团推荐与个性化团队技术经理。毕业于清华大学自动化系,曾就职于NEC、百度和优酷土豆,从事NLP、机器学习等相关领域工作。
    • 【课程目标】
      移动场景下的用户使用习惯日益趋于碎片化,用户在不同平台之间的迁移成本很低,如何让用户在有限的时间里找到他们喜欢的产品,从而强化用户对于平台的忠诚度,成为推荐系统承担的重要职责。作为一个本地生活服务平台,美团在移动端的用户量和交易额都已经超过90%,对构建推荐系统提高用户的忠诚度有迫切的需求。本次分享就是关于美团打造推荐系统的工作总结。
    • 【课程计划】
      美团的本地生活服务推荐,重度使用了传统的协同过滤推荐算法,本次分享将重点介绍:在本地生活服务领域,地理位置信息对用户的决策影响很大,因此,对用户地理位置信息的各种挖掘及使用,成为美团推荐系统的关键部分。 由于有着海量的基于真实消费的评价数据,对于这些数据的挖掘和使用,是美团推荐系统的重要特色。 在推荐结果的重排序上,美团也做了深入的研,进行了很多特征工程工作以及一些新模型的实验。
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    哈哈,好东西
    2015-11-08 23:11:54
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