机器学习技术在用户挖掘中的应用与挑战

所属专题:贝壳找房算法与 AI 应用实践(厂商赞助)

嘉宾 : 郭凯 | 贝壳找房用户策略部负责人

会议室 : 201AB

讲师介绍

专题演讲嘉宾:郭凯

贝壳找房 用户策略部负责人

2010 年硕士毕业于哈尔滨工业大学,曾在搜狗、阿里妈妈从事广告策略研发。2018 年加入贝壳,先后负责增长策略和用户策略,从 0 到 1 搭建了贝壳的增长工具平台,目前负责用户策略,深入挖掘买家和卖家行为,通过大数据和机器学习在买房和卖房的各个阶段更好的理解用户,为用户提供更好的线上线下体验。

议题介绍

演讲:机器学习技术在用户挖掘中的应用与挑战

在用户的决策周期较长的情景中,平台需要精准挖掘用户状态,并预知用户接下来决策可能,以提升用户体验。本次专题分享将分享如何基于海量数据搭建机器学习系统,如何深度挖掘用户状态并预测状态变化及其过程中遇到的挑战。

  1. 用户挖掘系统的背景介绍;
  2. 从 0 到 1 快速搭建机器学习系统,包含模型选型、特征设计、特征工程和效果评估;
  3. 模型选型的思考以及基于不同类型决策树模型调优过程中的挑战与解决方案。

听众收益

  1. 从工程和算法上全面了解机器学习在贝壳用户挖掘上的应用;
  2. 了解机器学习系统的典型架构和关键技术点以及面临的挑战;
  3. 数据分析是机器学习建模的基础,了解如何通过数据分析更好的调优模型。

交通指南

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