随着大数据和人工智能技术的普及和应用，“智能化推荐”的场景应用也愈加成熟和普遍。如淘宝的“猜你喜欢”以及今日头条的智个性化推荐新闻等，背后均依托着以大数据和AI为根基的推荐算法和策略。

本期沙龙，有幸邀请到几位阿里的资深的算法专家，给我们分享阿里如何应用推荐策略与智能排序算法等新技术。

主办方：阿里文娱
联合主办方：DataFun

时间：2017年12月23日 13:30~18:00

地点：广东深圳南山区软件产业基地4A 901

议程安排：

嘉宾介绍：

姚文清 阿里大文娱集团 UC国际业务 高级算法专家

目前负责阿里大文娱集团UC News推荐算法工作，作为业务早期成员主导了UC News从0到1的落地，并带领在线算法团队在推荐、排序方向上持续深耕，极大推动了UC News在两印第一目标的达成。

分享主题：UC News多语言推荐系统技术剖析

分享概要：中国互联网企业出海是近年来的行业趋势，UC News算法团队在过去两年时间中从0到1构建了多语言个性化推荐算法体系，包括文本分析、用户画像、推荐和排序模型等方面，同时在系统机制层面做了诸多思考和尝试，过程中沉淀出应对国际化的技术经验和解决方案。本次分享围绕资讯推荐在两印环境下的差异和挑战，重点介绍如何应对这些挑战的经验，以及我们在推荐、排序等算法模型上的主要工作。

王祥志  阿里大文娱集团 神马搜索业务 资深算法专家

目前负责阿里大文娱集团神马搜索业务中心的研发与产品工作，包括搜索质量提升、搜索产品体验优化与创新。曾参与了神马移动搜索从0到1基础算法体系的构建与发展，对搜索排序中的NLP、基础相关性、上层排序算法与相关技术有着深刻的理解和经验。

分享主题：移动搜索排序算法的演进与实战关键点

分享概要：从信息检索的诞生到google时代搜索基本产品形态的确立再到移动互联网的兴起和发展，网页搜索的关键术包括nlp，排序模型和匹配算法随着输入和内容体系的变化几经变迁不断发展；本次分享围绕神马搜索算法体系核心技术在不同发展阶段面临的问题和挑战，介绍排序算法演进背后的思路和脉络，以及实践过程中的一些关键点和解体套路

李金磊  阿里大文娱集团 阿里移动事业群 算法专家

目前负责大文娱集团PUSH平台的开发，以及国内UC浏览器PUSH推荐策略、算法的实施工作，推动完成浏览器PUSH向精细化、个性化运营的转变。

分享主题：UC浏览器个性化推送实践之路

分享概要：消息推送(PUSH)是提升APP留存活跃的重要工具，本次分享就UC浏览器个性化推送系统的整体架构做简要介绍，并在推送策略迭代、算法模型、内容运营等方面做详细探讨