JD テクノロジーオープンデー第 4 号 - 電子商取引推奨検索システムのアーキテクチャとアルゴリズムの実践

第 4 回「JD テクノロジーオープンデー」イベントは、9 月 27 日に北京市宜荘区の超林広場 B ビル 5 階にある JD の R&D 本部で開催されます。このオープンデーイベントは、JD テクノロジーアカデミーが主催し、「電子商取引推奨検索システムアーキテクチャとアルゴリズムの実践」をテーマにしています。このイベントでは、JD.com の推奨検索部門から上級技術専門家 3 名が招待され、電子商取引プラットフォームの推奨検索システムのアーキテクチャとアルゴリズムについて洞察を共有し、解読しました。

このイベントの最初のテーマは、JD.comの推奨検索部門の責任者であるLiu Shangkun氏によって提起されました。テーマは「電子商取引プラットフォームにおける推奨検索の実践と考え方」でした。劉尚坤はJD.comに入社後、検索エンジンと広告アルゴリズムの研究開発を担当し、現在はアーキテクチャ、アルゴリズム、製品など、JD.comの推奨システムと検索システムに関するすべての業務を担当しています。

Liu Shangkun は、ビッグデータのアーキテクチャとレコメンデーション検索への応用に重点を置いています。機械学習とデータマイニングの豊富な経験を持ち、同時に製品の方向性を正確に把握しています。今回取り上げる主なトピックは、電子商取引プラットフォームのデータアプリケーションアーキテクチャとアルゴリズムアーキテクチャの概要と共有、データ価値を深く掘り下げてデータ価値を企業価値に変換する方法、JD.comの推奨検索基本データアーキテクチャと推奨検索コアテクノロジーの紹介（基本モデル、予測、ソートなど）を含む推奨検索のイノベーションと実践の共有です。

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JD.comの推奨検索部門責任者、劉尚坤氏

このイベントの2番目のテーマは、JDのパーソナライズされた推奨技術の実践です。講師はJDの推奨検索部門の王志勇氏です。 JD.com に入社後、王志勇は検索ランクエンジン v1.0、JD.com Express 再生システム V1-V3、サイト全体に対するリアルタイムのパーソナライズされた推奨事項の研究開発を主導しました。彼は、推奨、検索、広告システムにおける ML と DM の応用に関する詳細な理論的研究とエンジニアリングの実践を持ち、高並行性とビッグデータ処理のバックグラウンドシステムアーキテクチャに関する豊富な実践経験を持っています。 JD.com に入社する前は、Alcatel-Lucent で勤務し、主に Surepay&ICC などのリアルタイム課金システムの研究開発を担当していました。

この共有は、JD.com のリアルタイムのパーソナライズされた推奨実践に基づいており、ユーザーデータ収集、ユーザー関心モデリング、製品知識ベースモデル、リアルタイム推奨アルゴリズムのコア機能を導入しています。同時に、ユーザー向けにカスタマイズされた情報サービスとしてのパーソナライズされた推奨は、精密マーケティングの商業的手段であるだけでなく、より重要なことに、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、ユーザーの定着率を高めることができることも深く分析しています。

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京東は検索技術の専門家、王志勇を推薦する

JD.com は長年にわたり機械学習の研究を積み重ねており、業界で広く注目を集めています。このイベントの 3 番目のトピックでは、JD.com の推奨システムにおける機械学習技術の応用について紹介します。劉思哲講師は、JD.comのレコメンデーションシステムのアルゴリズムマネージャーです。JD.comユーザーのさまざまなプラットフォームでのオンラインショッピング行動を分析し、レコメンデーションポジションの商品レコメンデーション戦略を決定および改善し、レコメンデーション商品の有効性を追跡して継続的に最適化する責任を担っています。 JD.com に入社する前、Liu Sizhe 氏は BOC および DSS に勤務し、主に通信事業者向けにデータマイニングやビジネスコンサルティングなどのコンサルティングサービスを提供していました。アマチュアとして、データから価値を生み出すことに重点を置いており、China R Language Conference および COS Data Science Salon の共同スポンサーも務めています。

この号では、機械学習技術を駆使して、推奨システムが各ユーザーの興味のある商品をパーソナライズされた方法で提示し、ユーザーエクスペリエンスを向上させてユーザーの信頼を獲得する方法について説明します。同時に、JD.comのレコメンデーションシステムの実践に基づいて、CF、トピックモデル、CTR予測などの機械学習手法を商品のレコメンデーションに適用する方法を紹介します。

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JD.com 推奨システムのアルゴリズムマネージャー、Liu Sizhe 氏

JDテクノロジーオープンデーは3回にわたり成功裏に開催され、絶賛を浴びています。インターネットテクノロジーのリーダーとして、JDはオープンな心でその深い技術的蓄積を継続的に共有し、業界で満場一致の賞賛を得ています。このイベントが技術者にもたらす価値はさらに広範囲に及ぶでしょう。

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JDテクノロジーオープンデーのホットなシーン

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JDテクノロジーオープンデーのOpenTalk特集セッション

JDテクノロジーオープンデーのスローガンは、コミュニケーション、共有、統合、革新です。JDテクノロジーオープンデーは、単に現場での交流だけではなく、貴重な技術リソースを統合して立ち上げ、より多くの技術者が技術を共有して価値を獲得できるようにすることを望んでいることがわかります。 JDテクノロジーオープンデーは、国内の技術者が定期的にコミュニケーションをとるための安定したプラットフォームを持ち、テクノロジーの融合をイノベーションの源泉とできるよう、毎月一連の共有活動を継続して開催します。

添付ファイル:

JDテクノロジーオープンデー第4回スケジュール:

13:30-14:00 サインイン

14:00-15:00 電子商取引プラットフォームにおける推奨検索の実践と考察 Liu Shangkun

15:00-15:10 休憩

15:10-16:10 JD.comのパーソナライズされたレコメンデーション技術の実践王志勇

16:10-16:20 休憩

16:20-17:20 機械学習技術のレコメンデーションシステムへの応用 Liu Sizhe

17:20-18:00 オープントーク

18:00 イベント終了

登録方法: (このイベントは無料です)

1. イベント登録アドレス: http://www.huodongxing.com/event/1246896634200