需要注意的是，大會9折折扣期將在本月26日截止。如欲報名報請速點擊報名頁面。

推薦系統工程實踐：

在這個數據爆炸、信息過載的時代，用戶面臨過多內容時往往無所適從；另一方面信息的生產者也希望能更便捷的將內容傳遞到給合適的用戶，而推薦系統的 出現，很好的滿足了兩者的需求——即幫助用戶完成個性化的信息過濾，又幫助信息找到最合適的用戶。 搭建一個推薦系統本身并不難，但是搭建一個效果優良的推薦系統并不簡單，而推薦系統的效果是決定整個產品成敗的生命線。本專題將圍繞推薦效果的優化技術進行探討，通過深入分析推薦系統運轉的各個重要環節，結合實踐開發中積累的寶貴經驗，為大家傳道解惑。分享的內容將包括：

• 各種推薦算法實踐中的特點如何？
• 怎樣才能揚長避短讓各種算法發揮特長？
• 設計良好的推薦系統架構是怎樣的？
• 推薦的時效性應該怎樣解決？
• 如何迅速捕捉用戶偏好并實時完成推薦？
• 常用的推薦效果優化手段有哪些？分別起到什么樣的作用？
• 如何平衡推薦系統的強時效性需求和大數據量的挖掘處理？
• 推薦結果應該以什么方式展示給用戶？
• 怎樣讓用戶更信賴推薦系統？

本屆QCon的構建高效能團隊專題，由ReSysChina發起人谷文棟負責出品主持。

ReSysChina 成立于2009年八月，建立初衷，是想為業內關注推薦系統領域的朋友們提供一個交流討論的社區。現在，ReSysChina已經組織過多次線下分享會，在嘉賓們為大家帶來精彩觀點的同時，也為推動個性化推薦技術在國內的普及做出了一些綿薄之力。

谷文棟從2006年開始撰寫個人博客“Beyond Search” http://www.guwendong.com/ ，內容專注于個性化推薦技術與產品，是國內推薦系統領域最早的博客作者之一。

現在專題已經完全確認了四位演講嘉賓。他們分別是：

百度高級架構師 陳天健。陳天健現供職于 百度，2011年參與組建百度的推薦技術團隊，近三年來設計和開發了百度的***代、第二代和第三代推薦引擎和推薦系統云平臺。 天健對于大規模推薦系統的設計開發和應用實踐有較多的經驗積累和總結抽象，致力于降低推薦系統構建成本和提高推薦系統的性能指標。

這次大會，他會為大家分享《推薦系統時效性的實踐與思考》：天健會基于百度推薦系統處理時效性問題的實踐經驗，總結實時推薦系統的設計規律和方法， 探討推薦系統的時效性如何從產品設計、推薦算法和系統架構等各個層面得到體現和提升。沒有推薦系統實踐經驗的觀眾得到一些構建簡單的推薦系統的方案，有推 薦系統實踐經驗的觀眾得到一些提升系統時效性的方法，維護復雜推薦系統的觀眾得到一些分辨時效性需求的心得。

1號店資深經理王答明。王答明是1號店負責個性化推薦方向的資深經理，之前曾是Autodesk內容搜索組上海區創始成員和技術負責人，也曾創建過國內最早的團購導航網站之一酷省網進行個性化團購推薦的嘗試；熟悉的領域有機器學習，搜索，推薦系統，分布式處理等。

這次他會為大家帶來《1號店個性化推薦實踐》：1號店作為國內領先的B2C電商網站之一，個性化推薦在其商業比重中所占的比例越來越大，眾多的推薦 欄位和場景需要健壯的架構，不同的算法，以及在線服務的有效協同；本次演講會從產品和技術融合的角度介紹1號店在推薦系統上的實踐和探索，不同的機器學習 模型如何適用于不同的推薦應用，數據/算法各自重要性如何在真實商業場景中體現，推薦系統在用戶體驗和商業價值多重目標下如何平衡，以及支撐推薦的大數據 挖掘架構等方面。聽眾將了解到大型B2C電商推薦系統的真實實踐經驗、眾多機器學習算法如何適用于不同的場景、實際商業應用中，機器算法和人工規則融合經 驗，以及推薦系統在電商應用中除了傳統手段之外的一些特殊點。

世紀佳緣研發中心總監吳金龍。吳金龍2005年從南開數學院保送至北大數學院計算數學專業攻讀博士學位，研究方向為推薦系統中的協同過濾算法。2010年7月畢業后加入阿里云，主要從事PC和手機端輸入法的開發。2011年8月加入世紀佳緣技術部研發中心，目前負責佳緣技術部研發中心的工作。

世紀佳緣從十年前誕生于校園宿舍，到現在成長為中國***的婚戀交友平臺，目前已經擁有超過1億的注冊用戶。它是國內第三類網站中的典型代表。吳金龍 在分享中將以佳緣的幾個具體產品為例，介紹我們如何應用機器學習和推薦技術來改進產品，在實現公司運營指標的同時提升用戶的交友體驗。***金龍還將給出自 己的幾點相關思考。

天貓推薦算法負責人張奇。張奇2010年 畢業于中國科學技術大學計算機系，信息檢索方向博士。2010年7月加入阿里云計算， 搜索廣告組，從事搜索廣告算法研究，參與Yahoo中國搜索中搜索廣告的排序算法設計，負責了國內***規模之一的，每天近40億網頁瀏覽記錄的挖掘、用戶 行為分析和User Profile 建模。2012年3月加入天貓產品技術部，推薦算法組，負責天貓推薦算法的改進和數十個推薦業務的優化，包括PC推薦業務、無線推薦業務，建立起一套基于 機器學習的推薦算法流程。

天貓的推薦業務快速成長，已經成為天貓最重要的導購產品之一，覆蓋了商品推薦、品牌推薦、活動推薦等等維度。這次大會張奇會為大家分享天貓個性化推 薦架構與實踐。他會為大家介紹天貓推薦業務的特征和價值，并分享一下整個天貓推薦的算法架構，討論他們在用戶實時購物意圖分析、在線CTR 預估、離線算法融合等等方面所做的工作。大家將會了解到電商推薦系統應用實例以及機器學習在推薦系統中的應用實例。

技術訓練營信息：

本屆大會全新打造的技術訓練營（原會前培訓）已經上線，在訓練營中，我們邀請QCon講師為對某一個領域具體實戰技能感興趣，入門淺的朋友提供集中的培訓和指導。

目前已上線的訓練營包括《敏捷與模塊化－OSGi理論與實踐》、《iOS入門與進階》、《JavaEE，企業應用互聯網化的架構選擇探討》，和許多 不同類別的測試課程，以及一門認證類課程《實踐中的看板》。課程詳情及報名方式，請查閱[技術訓練營頁面] (http://www.qconbeijing.com/tutorials )。

更多精彩信息不斷更新中，詳請跳轉至大會官網查閱。每年QCon大會門票都會在開幕前售罄，及早預定可提前確保席位，并享受更低折扣。如有更多需要咨詢，請聯系qcon@cn.infoq.com，或直接致電010-64738142。報名請點擊報名頁面。