1、个性化推荐:通过数据挖掘和机器学习算法对用户兴趣偏好、画像建模,商品知识图谱构建,优化推荐算法提升推荐结果的准确性、多样性,增加用户粘性,提升用户价值; 2、机器学习算法应用:研究各类机器学习算法,包括LR、DNN、RNN、CNN、RL等算法,应用于实际场景中,实现技术驱动业务的提升; 3、算法架构和性能优化:数据实时处理,分布式机器学习模型训练,在线学习和预测,算法性能持续优化; 4、大量的业务场景:众多场景可供验证想法,影响千万级用户的购物体验;
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