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大规模机器学习在 LinkedIn 预测模型中的应用

  • 2019 年 9 月 07 日
  • 本文字数:810 字

    阅读完需:约 3 分钟

大规模机器学习在LinkedIn预测模型中的应用

ArchSummit北京2018大会上,张镭讲师做了《大规模机器学习在 LinkedIn 预测模型中的应用》主题演讲,主要内容如下。


演讲简介


预测模型在 LinkedIn 是构建统计模型来预测未来的用户偏好和事件趋势。它的重要性不言而喻。其被广泛应用于 LinkedIn 的个性化推荐产品当中,包括工作推荐、信息流(News Feed)、邮件营销等。


然而,创建大规模预测模型是非常具有挑战性的,它需要处理庞大的数据量和考虑复杂的用户偏好。在这次演讲中,我将介绍预测模型的概念和业界的先进技术,以及当前所遇到的挑战、方案,还有我们在建模实践中开发和应用大规模机器学习(例如:LinkedIn 开源机器学习库 Photon-ML 和易于使用的机器学习平台 Photon Gateway)中得到的经验教训。此外,演讲中会引用三个大规模个性化推荐案例加以说明:LinkedIn 工作推荐,LinkedIn 信息流和邮件营销。


演讲提纲


  1. 预测模型介绍

  2. 端到端的预测模型生产系统实现

  3. 大规模机器学习介绍

  4. 如何应用大规模机器学习在预测模型:经验及教训

  5. Photon-ML 在 LinkedIn 信息流和 LinkedIn 工作推荐的应用实例

  6. Photon-Gateway 在 LinkedIn Email Marketing 的应用实例


听众受益点


  • 了解预测模型的概念和方法

  • 了解应用大规模机器学习的实现预测模型的方法和经验

  • 应用大规模机器学习进行个性化推荐的实例


讲师介绍


张镭


LinkedIn Engineering Manager


美国伊利诺伊大学芝加哥分校计算机科学博士,其主要研究领域是自然语言处理,机器学习和大数据挖掘。在国内外著名学术期刊和会议上已发表多篇学术文章,获得 4 项美国专利,合著有 Mining Text Data, Data Mining and Knowledge Discovery for Big Data 等 4 本关于自然语言处理和机器学习书籍,并长期受邀担任国际知名期刊评委和国际知名会议程序委员会委员。


目前在领英公司(LinkedIn)机器学习基础组(Machine Learning Foundation Team ) 从事机器学习算法和核心平台的研发。












完整演讲 PPT 下载链接


https://archsummit.infoq.cn/2018/beijing/schedule


2019 年 9 月 07 日 13:471339

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