在数字化浪潮的推动下，信息流推荐算法已经成为众多互联网产品中不可或缺的核心技术。它不仅改变了我们获取信息的方式，还极大地提升了用户体验和平台的商业价值。随着技术的不断进步，推荐算法正变得越来越智能，越来越个性化。然而，随着算法的复杂性增加，如何设计和优化推荐系统，使其更加精准、高效和用户友好，也成为了一个亟待解决的问题。

为了深入探讨这一话题，我们特别邀请了两位在推荐算法领域有着丰富经验和深厚造诣的专家——赵争超老师和黄帆老师，他们将为我们带来一场关于信息流推荐算法的专场直播。在这场直播中，你将了解到推荐算法的最新发展、个性化推荐策略、大语言模型的应用，以及推荐系统背后的技术架构。无论你是产品经理、运营人员，还是对推荐算法感兴趣的技术开发者，这都将是一次难得的学习和交流机会。

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专场直播介绍

直播主题：信息流推荐算法实战解析

直播时间：9月25日（周三）晚8:00-9:00

主讲嘉宾：

赵争超

– 人工智能行业应用专家，研究领域包括个性化推荐、用户增长、智能营销、策略建模等

– 现为某头部互联网公司智能客服策略负责人，曾任腾讯 PCG 算法副总监、阿里巴巴高级算法专家

– 曾负责淘宝第一代推荐系统核心算法设计研发、腾讯微视小视频推荐算法、阿里新零售场景人工智能应用

– 有着将近 20年的大数据、机器学习和推荐系统实践经验，并曾在多家独角兽级别的公司担任 AI 负责人

黄帆

– 博士毕业于北京邮电大学，现为腾讯公司专家研究员

– 曾就职于华为和阿里巴巴，长期从事推荐算法研究与应用工作，熟悉推荐算法与系统

– 负责过多个大型互联网产品大规模工业级推荐系统的核心研发工作，在算法领域积累了丰富的经验

– 先后于 SIGKDD、SIGIR等知名会议和/ET Communications 等知名期刊发表学术论文 20余篇，申请发明专利40余项（其中20余项已授权）

分享内容概览

1、信息流推荐算法的历史与现状

• 发展历程：从早期的社交媒体平台到现代多样化的内容平台
• 算法适应性：展示算法如何适应内容平台的变化

2、个性化推荐策略

• 双边关系建模：探讨如何构建个性化的推荐系统
• 用户满意度建模：满足用户的多样化需求

3、大语言模型（LLM）的应用

• 结合推荐算法：利用LLM的自然语言处理能力来增强推荐系统的性能

4、推荐系统的技术架构

• 模型链路：详细介绍推荐系统的数据采集、模型训练、内容索引等环节
• 技术洞察：为产品经理提供深入的技术洞察

5、推荐算法工程师的角色与挑战

• 技能和素养：讨论推荐算法工程师在职场中应具备的技能和素养
• 业务挑战：如何应对业务挑战，提升推荐系统的效果

你将收获

实战案例分享：通过具体项目展示信息流推荐算法的应用实战

互动问答环节：有机会与赵争超老师和黄帆老师实时交流，解答技术与产品疑问

专业书籍赠送：参与直播互动有机会获得赵争超老师和黄帆老师撰写的干货书籍一本

AI学习资源：直播结束后，小助手将在活动群内分享嘉宾课件PPT或其他相关资料

对话AI行动派系列活动介绍

本系列直播、沙龙活动，专为产品经理、运营专家和AI技术爱好者定制，旨在提供前沿的行业洞察和实用的实践经验，帮助您在AI时代捕捉机遇，实现个人能力的提升和业务的快速增长。

• 汇聚AI领域的实战专家
• 提供最前沿的行业洞察
• 分享宝贵的落地案例和实战经验
• 促进行业间的交流与合作

让我们一起探索AI发展趋势、了解AI在不同领域内的应用实例、共同探讨AI时代的挑战与机遇。

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