推荐算法为什么越来越懂你？来听青橙奖得主给你唠背后的技术
约起？
生活在移动时代，推荐算法早已成为人们生活中最常见的技术名词之一。
从电商、社交、资讯，再到娱乐、生活服务，现如今在中国，哪里有海量信息，哪里就有推荐系统。
就连想要收购推特的马斯克，首次在员工大会露面时，也“激情发言”让推特好好学学中国社交软件的推荐，要让用户不无聊，又能刷得舒服。
推荐算法在移动时代的重要性毋庸多言。
并且从最初的用户搜索什么，就重复推荐什么的初代推荐系统，再到现在能真正实现千人千面，堪比“猜心”的精准推荐，算法正变得越来越懂你。
这背后有哪些推荐系统的演进，又有哪些算法策略的考量？
推荐算法带来的“信息茧房”问题是否有解，流量倾斜又是否会导致头部效应加剧？
如果你也对这些问题感兴趣，那么现在，国内最活跃的UGC生活内容社区小红书，正有一份答案要公开分享。
10月26日，由小红书技术团队出品的技术直播节目【REDtech 来了】第五期《推荐算法为什么越来越懂我》即将开播。
上海交通大学计算机科学与工程系副教授张伟楠、小红书智能分发团队负责人瑞格、小红书信息流广告模型工程师特图，将在线进行技术分享。
上海交通大学计算机科学与工程系副教授张伟楠将带来主题分享《推荐系统的技术演进》。
张伟楠，于2011年毕业于上海交通大学计算机系ACM班，并于2016获得英国伦敦大学学院计算机系博士学位，在国际一流的会议和期刊上发表50余篇论文。其中5次以第一作者身份在ACM国际数据科学会议KDD上发表文章。
他曾在2016年获得由微软研究院评选的全球“SIGKDD Top20科研新星”称号；2017年获得ACM国际信息检索会议SIGIR的最佳论文提名奖；2017年获得上海ACM新星奖；2018年获得阿里巴巴达摩院青橙奖；在KDD-Cup用户个性化推荐大赛获得全球季军，在全球大数据实时竞价展示广告出价算法大赛中获得最终冠军。
小红书社区因其双列推荐场景和大量UGC内容，催生了许多独具特色和更有挑战的技术问题：如何实现充分个性化的信息推荐，如何平衡用户的长短期兴趣，如何更好地实现多样性的打散，推荐系统如何构建好内容生产和发布的关系，让优质内容在社区生态中茁壮成长等等。
对此，小红书智能分发团队负责人瑞格则会围绕“小红书特色推荐场景及问题”展开详细介绍。
瑞格是资深的机器学习领域的专家，在小红书搭建了支持超大规模参数的在线学习训练框架，支持搜广推个性化模型学习，通过前沿算法的不断探索显著提升了分发效果。
瑞格也曾在百度凤巢从事超大规模分布式训练算法研究，用于点击率模型预估等问题，并在百度研发了适用于搜索广告相关性问题的半监督学习算法，显著提升了广告相关性。
除此之外，小红书信息流广告模型工程师特图将在直播中讲解入选SIGIR 2022的论文《面向点击率预估任务的深度统计技术》，该论文得益于小红书技术在实际业务中的探索实践，是工业界第一线的学术成果。
特图在内容分发领域有多年研发经验，多项工作被KDD、SIGIR等录用，同时也是PyTorch、TensorLayer等知名开源项目的贡献者。
在当天的直播过程中，大家将有机会与三位专家直接互动交流。
详细议程
直播收看攻略✦
时间：2022 年 10 月 26 日（周三）19：00-21：00
直播平台：关注【小红书技术 REDtech】视频号，预约直播，不见不散。（直播也将在抖音与B站同步进行，搜索“小红书技术 REDtech ”）
扫描下方二维码进入直播交流群，将第一时间获取直播链接及开播提醒。
微信群内还会发布嘉宾演讲精华和抽奖活动， 参与互动提问还有机会被嘉宾pick解答哦。
— 完 —
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