在5月6日举行的QCon北京2019【人工智能实践】解决方案专场，TalkingData研发副总裁周海鹏分享了《机器学习在LBS中的应用》主题演讲。

主题介绍： 位置服务在经济中起到越来越重要的作用，但是传统LBS服务多数是基于纯地理数据支持商业分析的。TalkingData基于人本数据，结合机器学习等手段，整合了数据、算法，帮助传统其他更实时、全景的观察现实世界，提高了分析效率，增强了分析的客观性。

演讲嘉宾：

周海鹏，中科院硕士毕业，一直从事云存储、云计算开发及架构工作，专注于分布式存储、分布式计算、大数据分析等方向。长期从事IT技术工作，历经10年发展，从实践到理论均有所积累。接触IT技术初期，从事嵌入式系统开发，包括硬件驱动，视频编解码，在2006年左右即从事嵌入式Linux、ARM芯片研究。虽然当时产品、市场不成熟，但是数年磨练，对计算机体系结构、CPU/内存/存储/操作系统/算法优化等打下坚实基础。2007年，进入精准营销行业。独立带领团队构建中国移动最早的移动营销平台：12580。产品包含语音服务，数据处理，数字营销，基于位置的推荐等内容。他深刻理解营销内涵和业务流程，也深刻体会了传统数据库技术的局限。2010年第一次创业，基于地理信息系统，试图构建LBS服务，提供精准营销能力。2011年至今，第二次创业，现任TalkingData技术副总裁，从事大数据计算平台工作，对分布式存储和分布式计算、VLDB、大数据分析等有深刻实践，主持研发实时流式OLAP计算框架，分布式索引，分布式查询系统。同时关注高可靠、高可用、高扩展、高性能系统服务，以及Hadoop/HBase/Storm/Spark等离线、流式及实时分布式计算技术。参与多次大数据论坛，在业内具有一定的影响力。

演讲提纲：

零售行业的发展现状和需求
传统位置智能的现状和局限
新一代位置智能——基于智能的位置数据
新一代位置智能——基于智能的应用工具
下一代商业智能的畅想

创作场景

机器学习在 LBS 中的应用 | 视频