大数据环境下社交图谱和兴趣图谱的融合

个性化推荐在当前面临着前所未有的机会。首先，移动互联网的蓬勃发展使得我们能够以前所未有的深度和广度接触到用户生活的方方面面，我们从没有像今天这样拥有如此之多的高质量的用户数据，这是个性化推荐进一步提升的数据基础。其次，用户的兴趣图谱和社交图谱越来越清晰的展示出各自有特色的演进脉络，甚至有逐渐成为整个互联网（无论是PC端还是移动端）的基础设施的趋势，个性化推荐系统能够很好的融合各自的优势，成为横跨两者的技术桥梁，给用户带来更加优异的体验。最后，大数据技术和软硬件飞速进步，越来越多复杂的机器学习算法能够较好的并行化和处理更大规模的数据，这也为个性化推荐系统全面提升性能指标提供了有力的技术保障。

在本次演讲中，我们将结合豆瓣在过去一段时间中在兴趣图谱和社交图谱领域的具体实践，来分别讨论上述三方面的变化对个性化推荐系统产生的影响，并对未来演进的方向进行了展望。