推荐机制设计和多目标优化

所属专题:人工智能驱动业务实践

嘉宾 : 欧文武 | 阿里巴巴研究员

会议室 : 203

讲师介绍

专题演讲嘉宾:欧文武

阿里巴巴研究员

欧文武,2008 年加入阿里巴巴,先后负责过个性化商品搜索、智能交互和信息流推荐等,主持过多个搜索推荐重大技术项目,致力于推动大规模机器学习、边缘计算和认知计算在商品搜索和推荐中的应用,和团队一起在 WWW、KDD、ICLR、SIGIR、AAAI、IJCAI 等发表过 10 多篇顶会论文。

议题介绍

演讲:推荐机制设计和多目标优化

随着推荐系统在信息分发中作用越来越重要,推荐系统优化目标也变得多元化,这次分享将主要介绍淘宝电商推荐中的多目标优化问题及应用实践。

演讲提纲:

  1. 简介
  2. 推荐机制设计
  3. 强化学习方法
  4. 帕累托多目标平衡
  5. 基于多智能体的多场景协同优化
  6. 千人千模
  7. 未来展望

你将获得:

  1. 了解工业级推荐系统中的多目标机制设计和优化方法
  2. 了解强化学习和多智能体在推荐系统中的实际应用

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