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DataFunCon大数据AI [复制链接]

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文章作者:HohXil

出品平台:DataFunTalk

导读:7月25-26日,9:30-18:00,汇集了大数据、AI最新技术实践的线上大会DataFunCon将如期举行。本次大会由20余位知名专家学者出品,设置了18场专题分享,有超过80位一线资深技术专家参与分享。

01基本信息

大会名称:DataFunCon

大会主题:大数据、AI的最新技术实践

指导单位:北京智源人工智能研究院

活动主办:DataFunTalk

联合主办:人民邮电出版社

异步社区

钻石赞助:阿里云开发者社区、网易大数据

铂金赞助:腾讯大数据、微众AI

举办日期:7月25-26日,9:30-18:00

会议地点:DataFunTalk直播间02大会日程

03

出品人及学术指导

04

详细介绍用户画像:

出品人:陈炜于

阅文集团

智能业务中心高级总监

分享主题:用户画像在阅文的实践和探索嘉宾简介:陈炜于,阅文集团智能业务中心高级总监。8年半百度工作经验,参与和负责过精准广告系统,用户画像系统,百度推荐系统,WiFi定位系统等大型项目,对用户画像,精准推荐/广告有较深刻的理解和洞察,并且能够快速将技术和业务结合,形成新的突破点。18年中,加入阅文集团,担任集团智能总体负责人,负责包括推荐,搜索,用户画像,内容理解等方向。期间从0到1建设了集团的智能技术体系,并且在各条业务线取得突破:通过智能风控解决公司审核人效和外露风险;通过推荐分发使得公司的主要产品转化率成倍提升;完成用户画像和内容理解从0到1的统一建设,奠定集团智能的基础能力。

徐函秋

小米

大数据部武汉用户画像负责人

分享主题:小米用户画像实战内容摘要:数字化时代,互联网产品面临优质流量紧缺、获客成本激增、优质用户注意分散、劣质用户泛滥等问题,产品*用户的生命周期亟需精细化、深度的运营,个性化推荐、金融风控、广告买量,种种用户获取与运营的手段,都指向「用户画像」这一基石的构建。本次分享旨在结合小米大数据丰富的实践案例,回答「什么是用户画像」,「如何从0到1构建用户画像」、「用户画像的关键技术与挑战」、「用户画像如何衡量效果」等问题。嘉宾简介:徐函秋,现为小米大数据部武汉用户画像负责人。于年加入小米公司,目前主要负责用户画像标签挖掘、自然人ID图谱等项目的建设与研发工作,为MIUI、广告、新零售等小米核心业务提供了用户画像相关技术支持,并帮助业务团队快速搭建了多维分析平台,实现了精准运营。年曾在中科院自动化研究所担任研发工程师,期间参与了实验室的多个横向、纵向项目,以及多次参加相关的国内、国际数据挖掘竞赛,还曾在年首届微软(MSR-Bing)图像检索挑战赛中,随团队赢得了季*。

李嘉晨

贝壳找房

资深算法工程师

分享主题:用户购房意愿挖掘的演进之路内容摘要:

贝壳用户画像的背景与现状

算法在用户侧的创新实践

核心问题的演进与背后思考

下游业务应用与赋能

嘉宾简介:李嘉晨,贝壳找房资深算法工程师。18年加入贝壳用户策略部,期间主导和参与了用户侧核心模型的多次迭代,并在用户建模方向拥有多项专利。加入贝壳前,主要从事用户侧的分析和挖掘工作,服务行业包括信贷风控、视频内容与智能设备。

王琛

神策数据

用户画像研发部武汉研发中心负责人

分享主题:神策实时标签生产引擎的技术架构

嘉宾简介:王琛先生是神策数据研发部架构师及分布式查询引擎技术负责人,负责神策分析的技术规划、基础构建等工作,对大数据分析处理、分布式系统架构等方面有比较深刻的理解和实践经验,在大数据、机器学习、后端项目开发等多个领域都有深入研究。著有《深度学习原理与TensorFlow实践》一书。

加入神策数据之前,王琛先生曾任职于百度大数据部高级研发工程师,参与百度日志平台、用户数据仓库、新日志标准化、Impala查询优化等项目;曾担任百纳信息(海豚浏览器)研发总监、人工智能实验室负责人。王琛先生有7年以上大数据从业经验,硕士毕业于英国爱丁堡大学人工智能专业。

张长江

网易

数据部技术专家

分享主题:网易数据部用户画像实践

姚凯飞

句逗科技

联合创始人

分享主题:借助用户画像解决电商业务问题内容摘要:1.画像概述2.工作思路与方法论3.宏观与微观4.画像在业务中的串联作用5.落地实战收益举例嘉宾简介:姚凯飞,句逗科技联合创始人。前ClubFactory推荐风控算法负责人,前阿里推荐算法工程师,硕士毕业于上海交通大学,毕业至今一直从事推荐、搜索、风控、画像相关的算法工作。用户增长:

出品人:朱张斌

腾讯微视

用户增长算法技术负责人

腾讯微视用户增长算法技术负责人,12年硕士毕业加入阿里巴巴,淘宝推荐早期成员。15年加入腾讯,先后从事超大规模机器学习模型、在线学习和强化学习在用户增长、推荐和对话系统的应用。长期
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