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在这个数据爆炸、信息过载的时代，用户面临过多内容时往往无所适从；另一方面信息的生产者也希望能更便捷的将内容传递到给合适的用户，而推荐系统的出现，很好的满足了两者的需求——即帮助用户完成个性化的信息过滤，又帮助信息找到最合适的用户。 搭建一个推荐系统本身并不难，但是搭建一个效果优良的推荐系统并不简单，而推荐系统的效果是决定整个产品成败的生命线，所以本讲座将围绕推荐效果的优化技术进行探讨，通过深入分析推荐系统运转的各个重要环节，结合实践开发中积累的宝贵经验，为大家传道解惑。分享的内容将包括：

• 各种推荐算法实践中的特点如何？

• 怎样才能扬长避短让各种算法发挥特长？

• 设计良好的推荐系统架构是怎样的？

• 推荐的时效性应该怎样解决？

• 如何迅速捕捉用户偏好并实时完成推荐？

• 常用的推荐效果优化手段有哪些？分别起到什么样的作用？

• 如何平衡推荐系统的强时效性需求和大数据量的挖掘处理？

• 推荐结果应该以什么方式展示给用户？

• 怎样让用户更信赖推荐系统？

推荐系统正处于下一波互联网浪潮的起点上，本讲座希望深入浅出，让对推荐系统有不同程度了解的朋友都有收获，在浪潮中找准机会。