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1号店作为国内领先的B2C电商网站之一，个性化推荐在其商业比重中所占的比例越来越大，众多的推荐栏位和场景需要健壮的架构，不同的算法，以及在线服务的有效协同；本次演讲会从产品和技术融合的角度介绍1号店在推荐系统上的实践和探索，不同的机器学习模型如何适用于不同的推荐应用，数据/算法各自重要性如何在真实商业场景中体现，推荐系统在用户体验和商业价值多重目标下如何平衡，以及支撑推荐的大数据挖掘架构等方面

听众受益：

（1）了解到大型B2C电商推荐系统的真实实践经验

（2）众多机器学习算法如何适用于不同的场景

（3）实际商业应用中，机器算法和人工规则融合经验

（4）推荐系统在电商应用中除了传统手段之外的一些特殊点