毕业于中科院计算所,曾就职于阿里,专注搜索推荐领域十余年,历经AI算法与平台框架在领域内的持续迭代演进,包括大规模搜索引擎、深度机器学习引擎、图学习引擎的研发与深度学习系列算法在主搜、妈妈的实践应用。现就职腾讯,负责腾讯新闻信息流推荐技术,推动腾讯新闻推荐算法研发与围绕业务目标的算法迭代。目前完成了腾讯新闻深度召回与粗排的算法技术升级。

毕业于中科院计算所,曾就职于阿里,专注搜索推荐领域十余年,历经AI算法与平台框架在领域内的持续迭代演进,包括大规模搜索引擎、深度机器学习引擎、图学习引擎的研发与深度学习系列算法在主搜、妈妈的实践应用。现就职腾讯,负责腾讯新闻信息流推荐技术,推动腾讯新闻推荐算法研发与围绕业务目标的算法迭代。目前完成了腾讯新闻深度召回与粗排的算法技术升级。
作为个性化时代互联网的核心应用,信息流推荐技术一直是工业界研发与创新的战场。腾讯新闻是国内领先的综合类新闻资讯 App,提供严肃准确的时事要闻,高效优质的资讯视频内容,并结合优秀的信息流推荐技术服务用户体验。
本次演讲将从腾讯新闻的业务场景出发,拆解信息流推荐的业务问题,结合相应的算法技术与工程技术,阐述信息流推荐的技术方案与实践分享:从海量的内容池筛选到个性化多目标精准排序,从实时的数据流计算处理到超大规模的模型训练平台,以及效果的在离线衡量办法。
演讲提纲:
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