搜索篇·AI重塑下一代搜索技术论坛
https://yunqi.aliyun.com/2020/session54
1、云时代搜索业务的价值重构暨开放搜索重磅发布
日新月异的数据智能赋予搜索业务更多想象力，阿里云基于对业界趋势的理解，重磅升级开放搜索，助力客户重构搜索业务价值。
- 开放搜索控制台2.0发布，强化业务报表，重构控制台信息架构，以更贴近客户业务视角的方式，呈现开放搜索能力，帮助客户了解业务的现状、趋势及发展
- 搜索评测服务1.0发布，为客户提供体系化、完整的评估能力，其中包括丰富的评测维度，全面的评测报告，明确的改善建议，为搜索业务的持续迭代，提升用户体验，业务价值转化等提供了充足的依据
- 行业搜索2.0发布，本次开放搜索行业升级包含电商行业2.0和内容行业2.0,持续保障用户高质量的搜索体验和搜索价值的转化
- 混合云搜索发布，推出四大场景搜索服务：医疗搜索、政务搜索、司法搜索、地址搜索，更好助力广大政企搜索能力进化到AI时代。
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2、AI·OS新探索：端到端算法工程平台
AI技术驱动了技术的变革，嘉宾通过在淘宝搜索、推荐、广告最佳实践的分享，展现如何构建一个高效的端到端AI算法平台。
- 端到端算法平台优化的目标：持续地通过深度学习引擎的优化提升算力的天花板，通过提供端到端的体验保障算法的迭代效率，并能够很好的支持算法形态的持续创新。
- 工业级别的机器学习解决方案
- 淘系一站式建模“星云平台”详细拆解
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RTP：分布式预估服务，将机器学习的在线预测能力模块化，提供了强大的模型应用编排能力，使得机器学习的技术可以应用于搜索推荐广告的全链路
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3、批批网在B2B电商领域的搜索业务探索之路
批批网是移动端服装批发直播平台，本话题通过行业案例分享B2B电商的搜索业务实践经验
- 企业自身优化搜索服务的困难及挑战
- 阿里云开放搜索电商行业解决方案
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推荐篇·智能推荐技术论坛
https://yunqi.aliyun.com/2020/session56
1、 面向行业的可迁移智能推荐引擎
嘉宾：肖文明 阿里云智能高级算法专家
简介：介绍怎样复制迁移最佳实践，使得中小型企业和平台也能轻松具备行业顶尖的推荐算法能力。
- 推荐商业化困难重重，推荐是一个相对成本比较高的系统，特别是模型训练部分，占了成本大头；另外中小企业数据不够多和丰富，相同算法难以取得同等效果。目前很多做推荐商业化都是工具式的复制，面对各类问题和挑战，我们思考是否能借鉴迁移学习的方法来解决。
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2、 智能推荐：行业个性化推荐解决方案
嘉宾：解洋 阿里巴巴集团高级技术专家
简介：介绍怎样基于阿里巴巴领先的大数据和人工智能技术，结合在电商、内容、新闻等多个行业领域的积累，为全球企业及开发者提供个性化推荐服务。
- 推荐本身已经渗透到我们平时用到的产品的方方面面，从产品形态来看，电商、新闻、社交等都有它的身影，通过大数据+算法预测出用户更感兴趣的内容，极大地改善了用户体验；从运营策略来看，推荐也在配合达成一些核心的运营目标，比如新用户拉新，新老用户的留存等。
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3、 个性化推荐，如何成为争夺用户的“核武器”
嘉宾：肖文明 阿里云智能高级算法专家
陈雪峰 映客高级技术总监
肖战勇 快手画像推荐方向负责人
简介：分享个性化推荐算法、推荐策略，以及如何将算法与直播、短视频业务领域紧密结合，打造出争夺用户的给力武器。
- 个性化推荐系统经过多个版本的迭代升级，目前已经覆盖映客直播内部十几个核心场景，包括首页、附近、关注等核心场景，与人工运营相比点击率相对提升50%，观看时长相对提升3倍，关注转化率相对提升1倍，同时也验证了个性化推荐在实时娱乐直播上的可行性。
- 快手目前具有非常多样的生态，包括直播和电商等。其背后的流量分发机制，都是基于个性化推荐的原理，能够让用户在个性化时机，消费个性化的内容。快手有非常先进的个性化推荐基础设施，能够迅速地在不同的产品形态上进行迭代，比如快手极速版，其产品形态是不太一样的，但目前日活已达到了一个可观的量级，个性化推荐技术在其中做了一个非常良好的支撑。
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