分享嘉宾：周燕稳、蒋文瑞 美图
编辑整理：Hoh Xil
内容来源：2019 DataFun Live 16
出品社区：DataFun

导读： Push 作为一种有效的拉起 DAU 和召回用户的策略，近几年来被各类社交 App 广泛应用，随着深度神经网络在语音和图像识别上取得的巨大成功，AlphaGo 战胜人类围棋顶尖高手，以深度网络为基础的人工智能迎来第三次高潮。如何将深度模型应用于个性化 push 场景，从而减少无效 push 对用户的骚扰，是近年来一个关注的热点。本次分享讲从 Embedding，召回，排序，文案，内容池等多个方面介绍如何打造一个良好的 push 场景。

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分享嘉宾

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周燕稳

美图 | 高级推荐算法工程师

毕业于厦门大学。曾就职于阿里巴巴、人人网，从事大数据、数据挖掘相关工作，现主要负责美图秀秀 push 推荐业务的召回和排序的相关算法设计及落地。

蒋文瑞

美图 | 技术经理

从事 AI 与个性化推荐相关研究工作，毕业于武汉大学。研究方向为大规模机器学习、深度模型及监督/无监督训练，并于 NIPS 2015 Workshop 发表论文。曾就职于 HTC 大数据研发中心、秭云科技。