直播报名 腾讯Angel核心推荐算法及其应用探秘.docx

【推荐系统概述】 推荐系统是现代信息技术中的一种关键应用，其主要目的是通过分析用户的行为、偏好和历史数据，为用户提供个性化的内容推荐。这种系统广泛应用于电商、新闻、视频流媒体、音乐服务等领域，帮助用户从海量信息中筛选出最符合个人口味的内容，提升用户体验和满意度。同时，推荐系统也是企业提高用户粘性、增加收入的重要工具。 【腾讯Angel平台】 腾讯Angel是腾讯开发的大规模分布式机器学习平台，其目标是支持高性能、高效率的机器学习和深度学习任务。Angel提供了丰富的算法库，包括传统机器学习算法、深度学习算法以及基于图的推荐算法，适用于各种复杂的业务场景。 【推荐算法演进】 推荐算法的发展经历了从传统机器学习方法（如协同过滤、基于内容的推荐）到深度学习方法（如深度神经网络、卷积神经网络），再到基于图的推荐算法的演变。随着数据量和复杂性的增加，基于图的推荐算法因其能更好地捕捉数据中的非线性关系和拓扑结构而受到重视。腾讯Angel平台在这一领域的演进，反映了技术的进步和对推荐效果的不断追求。 【Angel图计算在推荐系统中的应用】 腾讯大数据的高级算法工程师许杰将分享Angel推荐算法在腾讯K歌中的具体应用。图模型在推荐系统中的作用在于能够分析用户和物品之间的复杂关联，从而提供更准确的推荐。通过利用Angel的图计算能力，可以在全民K歌等业务中进行精细化的推荐，同时针对特定场景进行性能优化，提升推荐的实时性和准确性。 【Angel图神经网络算法的实践】 孙瑞鸿，腾讯大数据的高级算法工程师，将探讨Angel平台上的图神经网络（GNN）算法在推荐场景中的应用。图神经网络是一种能处理图数据的深度学习模型，尤其适合处理用户和物品之间的复杂网络关系。在推荐系统中，GNN可以学习到节点的深层次表示，从而更好地理解用户和物品之间的潜在联系，为更精准的个性化推荐提供支持。 腾讯Angel平台通过其核心的推荐算法和图计算技术，不仅在理论层面推动了推荐系统的发展，还在实际业务中取得了显著的效果。直播活动将深入剖析这些算法的实现细节和业务落地情况，为观众提供宝贵的实践经验和理论知识。对于关注推荐系统和机器学习技术的人员来说，这是一个不可错过的学习机会。