唐金川,电子科技大学计算机本硕。2014 年加入美团,先后着力于搜索、广告业务的优化,致力于使用数据挖掘、机器学习、深度学习解决业务中的问题,参与了美团广告从 0 到 1 的规模化变现。在美团最后任职到店搜索广告机制设计负责人。申请专利多篇,合著《美团机器学习实践》,译著《数据科学与大数据技术导论》。
2019 年加入每日优鲜,作为智能推荐负责人,从 0 到 1 搭建每日优鲜推荐团队,负责提高每日优鲜、每日一淘站内推荐流量的转化效率。从无到有地实现了每日优鲜千仓千面、千人千面地优化。
唐金川,电子科技大学计算机本硕。2014 年加入美团,先后着力于搜索、广告业务的优化,致力于使用数据挖掘、机器学习、深度学习解决业务中的问题,参与了美团广告从 0 到 1 的规模化变现。在美团最后任职到店搜索广告机制设计负责人。申请专利多篇,合著《美团机器学习实践》,译著《数据科学与大数据技术导论》。
2019 年加入每日优鲜,作为智能推荐负责人,从 0 到 1 搭建每日优鲜推荐团队,负责提高每日优鲜、每日一淘站内推荐流量的转化效率。从无到有地实现了每日优鲜千仓千面、千人千面地优化。
生鲜作为零售行业供应链条复杂但刚需的场景,也同时意味着高成本和高复购率。每日优鲜作为生鲜零售行业的领跑者,也愈发依赖智能算法给业务带来增长动力。大规模直采,冷链运输和存储,再到前置仓粒度分销,使得前置仓模式以更低成本去拓展生鲜零售的服务品质、品类广度。
针对每日优鲜独特的业务模型,本演讲将分享如何利用算法建模刻画用户长期及实时兴趣需求、降低零售成本、平衡用户体验及平台收益等。
1. 如何理解用户真实需求,做到前置仓模式下的千仓千面;
2. 如何解决生鲜零售供应链端、销售端的流量匹配与分配从而降低成本;
3. 如何应用智能推荐建模实现生鲜零售行业多目标优化。
1. 了解每日优鲜业务模式以及对应的算法体系;
2. 了解生鲜零售行业面临的挑战及针对性的算法选型和解法。