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大数据下的推荐搜索引擎技术

发布时间:2019-06-12 11:10 来源:未知 编辑:admin

  DOIT大数据频道:2013 年9月23日,华为云计算大会(HCC2013)在上海世博中心隆重开幕。华为是全球领先的信息与通信解决方案供应商。目前,华为的产品和解决方案已经应用于140多个国家,服务全球1/3的人口。HCC2013作为全球领先的技术大会,以“精简IT,敏捷商道”为主题,汇聚全球云计算技术领袖、知名企业高层、行业权威和专家学者,向来宾分享最新信息化解决方案、前沿技术,共论IT实践和变革之道。

  在本次大会的大数据分论坛中,华为主任科学家袁明轩发表了主题为“大数据下的推荐搜索引擎技术”的演讲。

  首先,袁明轩介绍了搜索引擎技术三代的发展。第一代搜索引擎技术比较成功的列子就是电影推荐,第二代搜索引擎技术主要是在Google和百度的广告推荐中得到了广泛的应用,第三代搜索引擎技术是在深度学习中有应用。

  袁明轩介绍,第二代技术需要高人力成本,但是效果非常优秀。第三代深度推荐系统优势:几乎不需要领域专家来做特征,仅仅需要5到10个顶级工程师和科学家来支持团队;并且它迁移到其他应用的代价很小。第三代技术的优势在于人力成本低,效果接近第二代技术。

  袁明轩说明了他的观点,他认为推荐系统已经在一些公司取得了非常显著的商业上的成功。随着深度学习(Deep Learning)技术的发展。推荐系统会进入更多的领域,产生很大的影响。未来,会有一些浅层推荐系统(第二代技术),和非常大量的深度推荐系统(第三代技术)。

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