“内容分发与精准推荐”专题审核

Yanen Li：Snap Inc./Snap Research/Research Scientist

Yanen Li is a research scientist at Snap Research. He received his Ph.D. in Computer Science from the University of Illinois at Urbana-Champaign in 2014. His principal research interest is in Recommender Systems, Ranking, Personalization. He also has broad interests in Machine Learning, Deep Learning, Web Search, and Data Mining. Yanen has over 30 publications in books, journals, and major conferences. He also served in numerous conference committees including KDD, WWW, SIGIR, CIKM, EMNLP, WSDM etc..

演讲题目：Snapchat个性化推荐引擎介绍

**演讲摘要：**Snapchat是全球最大的阅后即焚社交网络，每天有超过1.5亿年青人在Snapchat上自我表达和交流。在Snapchat这样的大规模阅后即焚社交网络中，信息种类繁多，转瞬即逝。如何在其中让用户体验到他们真正感兴趣的，真切表达他们活在当下的感受的故事(stories)，是极具挑战的课题。先进的个性化推荐引擎可以有效的提高用户的长期产品体验，从而增加用户的产品粘性，提高产品收益。

本次演讲将介绍我们在海量阅后即焚社交网络中进行大规模故事推荐的技术方案和实践情况，分享我们对于大规模社交数据的处理心得。

演讲提纲：

一、Snapchat个性化推荐应用场景介绍
二、Snapchat个性化推荐引擎介绍
a.用户交互日志构造
b. 大规模分布式特征提取
c.基于深度学习的内容特征提取
d.基于内存的大规模分布式排序模型学习
e.在线综合打分以及重排序
f.离线/在线模型评价以及实时监测系统
三、未来的规划与探索
a.基于深度学习的多模态推荐模型
b.基于用户观看时间的推荐模型探讨

听众受益点：

•了解海量社交网络中的推荐引擎技术方案
•了解深度学习在社交网络中的探索和应用

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修改建议：

1. Snapchat推荐引擎的系统架构，通过架构图的展示来说明一下。
2. 现在的算法已经很丰富了，但是貌似很多个性化推荐类产品用起来还是让人觉得不那么舒服，是不是也可以介绍一下Snapchat的推荐算法。