百度技术沙龙第三十八期：打造能“读懂”用户的系统（2013年5月25日 周六）

“我知道你不知道我知道”，这不仅仅是一句调侃，而是现在推荐引擎应用于网络社会的真实写照。目前的互联网络上，用户随时都在生产数据，也在随时消费数据，但是要想从浩如烟海的信息中寻找自己的想要的内容却变得越来越难，甚至有时候用户也不清楚他们想要什么。针对这种情景，我们可以从海量的数据中提取特定的模式，分析用户的真实需求，进一步读懂用户！在本期的百度技术沙龙上，我们将会从实战的角度来讨论如何打造能“读懂用户”的系统应用。

活动时间

2013年5月25日（周六），下午1:30～5:30

活动费用

免费！

活动地点

深圳 3w咖啡

活动报名

为确保您的参会，请InfoQ注册用户先“登录”，随后在下方填写您的“联系电话”，点击“获取资料”下载到本次活动的PDF邀请函，您已完成报名。如果不是InfoQ的注册用户请先“注册”。在活动前两天您将收到由工作人员给您发送的确认短信以及活动提醒。有任何问题欢迎致信此次活动的负责人Ruby。

演讲嘉宾及主题

嘉宾简介：姚旭 百度个性化推荐部门资深研发工程师
演讲主题： 百度个性化推荐实践
演讲简介：
百度个性化与推荐部门成立至今，在各个产品线上尝试了多种不同的个性化推荐算法。从推荐算法的核心出发点来看，可以粗略分为白盒推荐策略和黑盒推荐策略。白盒推荐的核心内容是基于各个领域的不同背景知识，利用专家或者用户UGC的方式，将被推荐item的内容进行不同维度的分解和标注。通过item本身的属性信息为核心基础向用户进行推荐。基于内容的推荐就是典型的白盒推荐策略。黑盒推荐策略则是规避白盒推荐对于背景知识的要求，利用数据挖掘和人工智能的方式对数据进行建模，把推荐转化为一个最优化的数学问题来求解。协同过滤以及基于用户领域矩阵的各种推荐算法是这类黑盒策略的代表。这两种推荐方向上，各有利弊和优缺点。而推荐系统本身又对策略和产品结合要求非常严格。在个性化推荐实际产品化的过程中，在总结各个独立策略在实际线上表现的同时，结合不同产品线和数据集合的自身特点，百度个性化推荐团队摸索出了一条白盒策略和黑盒策略相结合的做法。在此，我们会以产品中实际应用的例子，分析白盒策略和黑盒策略的优劣，同时介绍两者相互结合的做法。

嘉宾简介：陈天健 百度推荐与个性化部高级架构师
演讲主题：推荐系统实时化的实践和思考             
演讲简介：
推荐系统时效性对于推荐效果往往有着重大的影响，本讲座将探讨在实际系统中，推荐实时性如何从原理到系统各个层面得到体现和提升。

活动日程

• 13:00 ～ 13:30：签到
• 13:30 ～ 13:35：开场介绍
• 13:35 ～ 14:15：技术演讲一：百度个性化推荐实践 
• 14:15 ～ 14:20：短休
• 14:20 ～ 15:00：技术演讲二：推荐系统实时化的实践和思考 
• 15:00 ～ 15:05：短休
• 15:05 ～ 15:45：技术演讲三：
• 15:45 ～ 16:15：茶歇
• 16:15 ～ 17:25：OpenSpace：人人都是讲师（分组讨论和分享）
   

OpenSpace环节介绍

微博互动

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2.发送#百度技术沙龙#+参会感受，将您的参会感受和学到的知识与大家分享，内容优秀或发送活跃的用户将有机会获得精美礼品一份。

毛遂自荐

欢迎您自我推荐成为百度技术沙龙的讲师上台演讲，同时也欢迎乐于分享的您在OpenSpace环节作为话题小组长，带领大家共同讨论技术之道。欢迎邮件与我们联系，联系方式ruby@infoq.com

往期回顾与资料下载

百度技术沙龙往期回顾：点击查看

百度技术沙龙是由百度主办，InfoQ负责策划、组织、实施的线下技术交流活动，每月一期，每期由1个话题，2场演讲以及Open Space开放讨论环节组成。旨在为中高端技术人员提供一个自由的技术交流和分享的平台。每期沙龙会邀请1名百度讲师分享百度在特定技术领域的成果及实践经验，同时还会邀请1名优秀的互联网公司或企业技术负责人对同一话题进行分享。活动主要面向开发者、技术负责人、项目经理、架构师等IT技术人员。我们的口号是：畅想•交流•争鸣•聚会。

下期活动预告：第39期百度技术沙龙将于6月举行，敬请关注@百度技术沙龙和@InfoQ 官方微博！

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