虽说现在的良心剧不少,可挑选一部真正适合自己口味的也并非易事。

这个时候智能推荐便应运而生。基于机器算法的智能推荐,不仅缩减了搜索时间,同时也“智能”地推荐了大量的好剧。讲到智能推荐,我们不得不讲到这位:Netflix——世界上最了解用户的电影公司(其实是一家纯正的互联网公司),它的代表作《纸牌屋》可谓是风靡全球。

解析:深度学习在推荐系统中的应用(内含30万年薪的秘密)|公开课预告 解析:深度学习在推荐系统中的应用(内含30万年薪的秘密)|公开课预告 AI资讯 第1张

Netflix采用了算法保密的推荐系统Cinematch,数据源渠主要有:

评分数据:上百亿的用户对视频的评分数据,并且每天以千万的规模增长,用户对视频的主观评分,反映用户的喜好。

播放数据:每天上千万的播放数据,这些数据包括用户的播放时长、播放时间点、设备类型等。

喜好数据:如将视频添加进我的片单、将视频添加进播放列表等操作数据,直接反映着用户的喜好。

交互数据:用户与网页的交互,包括鼠标点击、页面停留时长、鼠标轨迹等(有点厉害了)。

视频数据:用户播放的视频的属性数据,包括导演、演员、类型、评论等。

社交数据:Netflix与Facebook等社交网站打通,可以取到用户关联的Facebook账号的社交数据,如取到他们好友的播放记录,可实现基于好友的推荐。

搜索数据:每天上千万的搜索请求,包括用户输入的搜索关键字,以及最终用户选择的搜索结果等数据。

外部数据:外部电影网站的数据,如影片票房、影评等。

解析:深度学习在推荐系统中的应用(内含30万年薪的秘密)|公开课预告 解析:深度学习在推荐系统中的应用(内含30万年薪的秘密)|公开课预告 AI资讯 第2张

国内的互联网公司从没有放弃在前沿科技上追赶硅谷。近些年,国内的视频网站像优酷等,也在智能推荐上投入了大量的力量,吸引了一大波用户。

大型视频网站每天都有数以万计的视频上架和下架,存量也在几百万以上。如何有效的组织这几百万物品,找到一种最佳的展示形态,以最舒服的内容排列形式展示给用户。这就是个性化推荐系统的价值所在,而推荐重点和核心是如何应用推荐算法。

cinematch作为开Netflix最有价值的资产,一直被保密。优酷的智能推荐系统也有自己独到的优势。

雷锋网 · AI慕课学院即将推出『深度学习在推荐系统中的应用』公开课,中国第一批推荐系统开发者,中科大计算机硕士,司马找车(专注二手车检测)COO崔立明 ,从零讲授成为推荐系统工程师的必备知识,熟悉推荐系统,3个月冲击年薪30万的梦想。

本次崔立明硕士的公开课包括以下内容:

✔推荐系统定义及目前现状

•推荐系统应用领域;

• 推荐系统工种细分;

•学习推荐系统需要哪些知识储备;

• 推荐系统就业分布;

人工智能如何应用于推荐系统

✔案例:优酷智能推荐系统

嘉宾介绍

崔立明,中国第一批推荐系统开发者,主导设计开发优酷推荐系统、智能营销系统、深刻理解营销和传播学、中科大计算机硕士。

成功打造诸葛找房职能营销体系,盘活公司业务流转系统。在短时间内迅速组件广告技术团队,利用大数据和人工智能营销理念,把客单价降到最低。

目前就任于司马找车(专注二手车检测)COO(首席运营官),开辟技术运营的新世界。

本期雷锋网公开课详情

课程时间:8月30日晚8:30

课程形式:直播+回放

同步直播:AI慕课学院、雷锋网(公众号:雷锋网)APP

课程地址:关注公众号「AI慕课」,回复“推荐系统”获取课程信息~

解析:深度学习在推荐系统中的应用(内含30万年薪的秘密)|公开课预告 解析:深度学习在推荐系统中的应用(内含30万年薪的秘密)|公开课预告 AI资讯 第3张