深圳技术大学大数据与互联网学院数学系学术报告（八）

报告标题：工业界深度学习推荐系统简介

报告人：胡勇博士（北京快手科技有限公司）

报告时间：2022年11月27日（星期日） 15:00—17:00

报告地点：（腾讯会议）会议号：198-250-708 会议密码：123456

邀请人：王洪博士

摘要：搜索、推荐、广告（搜推广）是互联网公司的三大主营业务。如何根据海量的实时数据，精准地为用户推荐他们感兴趣的内容或广告，增加点击率，是互联网公司面临的一个重要课题。近年来，随着深度学习技术和大数据技术的快速发展和广泛应用，这些技术红利在搜推广中也得到了广泛的体现， 为延续互联网行业的繁荣做出了重要贡献。在本次报告中，我们将介绍互联网公司中工业级推荐系统架构的前沿实践，推荐系统的核心技术问题点击率预估模型以及一些推荐系统关注的其他前沿问题。

报告人简介：胡勇博士，北京快手科技有限公司推荐算法高级专家。2011年本科毕业于哈尔滨工业大学数学系信息与计算科学专业，2016年博士毕业于清华大学计算机系计算机科学与技术专业，师从高性能计算研究所所长杨广文教授，研究方向是并行算法及其应用。研发的大规模稀疏矩阵并行求解器P-CSI在万核超级计算机上取得了5倍的加速，被美国国家大气研究中心的CESM采用为默认配置。在The International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage, and Analysis(SC’15)和Euro-Par 2013 Parallel Processing等并行计算知名会议，以及Geoscientific Model Development等高水平SCI期刊发表学术论文多篇。博士毕业后曾在自动驾驶初创团队短暂工作，后加入北京快手科技有限公司，工作至今。主要负责快手主站发现页短视频、公域电商直播和短视频，生产上传等推荐模型的研发和优化，推荐系统相关的工作两次获得快手公司技术突破奖，同时获得推荐系统相关专利授权4项。