京东电商推荐系统的应用实践 | InfoQ 公开课
数字化信息时代，推荐系统已经成为了 To C 互联网产品的标配技术，而推荐算法对于业务收益的提升也起到了至关重要的作用。像亚马逊、Netflix 等平台，都会通过推荐系统来获取巨大的商业价值，据数据统计，推荐系统每年能为 Netflix 产生超 10 亿美元的商业价值，亚马逊约 40% 的收入来自个性化推荐系统。
那么，兴趣拓展如何驱动电商推荐持续增长？电商场景下推荐系统的未来规划是怎样的？对于这些问题，在机器学习、推荐系统领域有十余年前沿探索和工业实践经验的京东推荐广告算法负责人彭长平给出了他的观点。
直播大纲：
电商推荐系统流程及特色分析
兴趣拓展驱动电商推荐持续增长
电商场景下推荐系统的未来规划
讲师介绍：
彭长平，毕业于中国科学院自动化研究所，前百度资深研发工程师。在机器学习、推荐系统领域有十余年的前沿探索和工业实践经验，多篇论文发表在 RecSys、CIKM 等推荐系统国际学术会议上，现任京东推荐广告算法负责人。
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