用户画像算法的历史沿革和发展脉络

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用户画像算法的历史沿革和发展脉络

👨‍💼傅聪 Shopee 电商搜索算法专家

个人介绍:傅聪,搜推广算法专家/向量检索专家/NSG作者。本科博士均毕业于浙江大学计算机学院,美国南加州大学(USC)访问学者,《业务驱动的推荐系统:方法与实践》作者。前阿里巴巴算法专家,作为团队负责人带领构建高性能、高可用、高效率的推荐系统和搜索引擎。目前就职于Shopee(新加坡),担任电商搜索算法专家。Tpami审稿人、TKDE审稿人、KDD审稿人、AAAI审稿人、IJCAI、EMNLP审稿人,拥有多项国家知识产权局专利,在人工智能、推荐系统、数据挖掘、知识图谱等多个领域的国际顶级期刊和会议发表论文研究成果。

🥇演讲题目:用户画像算法:历史、现状与未来

演讲提纲:

详细介绍“用户画像算法”的类型特点,前世今生,及工业界常用的算法实践:

1 用户画像算法构建的整体框架

2 用户画像算法的历史沿革和发展脉络

3 用户画像算法的知识基础:画像与本体论

4 用户画像算法的算法实践:

1)人口学静态画像与优化算法

2)行为类动态画像与优化算法

💡听众收益:

1 全面了解画像算法构建的整体框架

2 把握画像算法的历史沿革和发展脉络

3 领悟工业级画像算法的构建以及优化算法的最佳实践

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人工智能ChatGPT,AIGC指利用人工智能技术来生成内容,其中包括文字、语音、代码、图像、视频、机器人动作等等。被认为是继PGC、UGC之后的新型内容创作方式。AIGC作为元宇宙的新方向,近几年迭代速度呈现指数级爆发,谷歌、Meta、百度等平台型巨头持续布局
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