天猫推荐算法实践

天猫是国内最大的B2C 电商之一，在天猫的消费者导购链路中，搜索和推荐是并驾齐驱的两个最重要的环节。

目前整个推荐引导的成交在天猫基本可以占到20%，每天有近1千万用户点击推荐投放的内容。所以推荐准确性、及时性、新鲜度都会很大程度上影响消费者的体验。本次分享主要会从天猫推荐业务、推荐算法框架的设计、机器学习算法的应用等角度来总体介绍，同时会介绍一下阿里大数据竞赛的进展（也即天猫推荐算法大赛）。

听众受益：

1. 产品化的天猫推荐框架的设计，比如个性化Ranker、个性化大促会场等等。

2. 用户实时意图计算引擎，我们如何实现毫秒基本的用户实时反馈

3. 机器学习算法的应用，包括大规模CTR 预估、基于非线性模型的用户偏好计算

4. 阿里大数据竞赛进展