搜尋篇·AI重塑下一代搜尋技術論壇
https://yunqi.aliyun.com/2020/session541、雲時代搜尋業務的價值重構暨開放搜尋重磅釋出
日新月異的資料智能賦予搜尋業務更多想象力，阿裡雲基于對業界趨勢的了解，重磅更新開放搜尋，助力客戶重構搜尋業務價值。
- 開放搜尋控制台2.0釋出，強化業務報表，重構控制台資訊架構，以更貼近客戶業務視角的方式，呈現開放搜尋能力，幫助客戶了解業務的現狀、趨勢及發展
- 搜尋評測服務1.0釋出，為客戶提供體系化、完整的評估能力，其中包括豐富的評測次元，全面的評測報告，明确的改善建議，為搜尋業務的持續疊代，提升使用者體驗，業務價值轉化等提供了充足的依據
- 行業搜尋2.0釋出，本次開放搜尋行業更新包含電商行業2.0和内容行業2.0,持續保障使用者高品質的搜尋體驗和搜尋價值的轉化
- 混合雲搜尋釋出，推出四大場景搜尋服務：醫療搜尋、政務搜尋、司法搜尋、位址搜尋，更好助力廣大政企搜尋能力進化到AI時代。
觀看位址：
https://yunqi.aliyun.com/2020/session54?liveId=44645
2、AI·OS新探索：端到端算法工程平台
AI技術驅動了技術的變革，嘉賓通過在淘寶搜尋、推薦、廣告最佳實踐的分享，展現如何建構一個高效的端到端AI算法平台。
- 端到端算法平台優化的目标：持續地通過深度學習引擎的優化提升算力的天花闆，通過提供端到端的體驗保障算法的疊代效率，并能夠很好的支援算法形态的持續創新。
- 工業級别的機器學習解決方案
- 淘系一站式模組化“星雲平台”詳細拆解
- RTP：分布式預估服務，将機器學習的線上預測能力子產品化，提供了強大的模型應用編排能力，使得機器學習的技術可以應用于搜尋推薦廣告的全鍊路
3、批批網在B2B電商領域的搜尋業務探索之路
批批網是移動端服裝批發直播平台，本話題通過行業案例分享B2B電商的搜尋業務實踐經驗
- 企業自身優化搜尋服務的困難及挑戰
- 阿裡雲開放搜尋電商行業解決方案
推薦篇·智能推薦技術論壇
https://yunqi.aliyun.com/2020/session561、 面向行業的可遷移智能推薦引擎
嘉賓：肖文明 阿裡雲智能進階算法專家
簡介：介紹怎樣複制遷移最佳實踐，使得中小型企業和平台也能輕松具備行業頂尖的推薦算法能力。
- 推薦商業化困難重重，推薦是一個相對成本比較高的系統，特别是模型訓練部分，占了成本大頭；另外中小企業資料不夠多和豐富，相同算法難以取得同等效果。目前很多做推薦商業化都是工具式的複制，面對各類問題和挑戰，我們思考是否能借鑒遷移學習的方法來解決。
2、 智能推薦：行業個性化推薦解決方案
嘉賓：解洋 阿裡巴巴集團進階技術專家
簡介：介紹怎樣基于阿裡巴巴領先的大資料和人工智能技術，結合在電商、内容、新聞等多個行業領域的積累，為全球企業及開發者提供個性化推薦服務。
- 推薦本身已經滲透到我們平時用到的産品的方方面面，從産品形态來看，電商、新聞、社交等都有它的身影，通過大資料+算法預測出使用者更感興趣的内容，極大地改善了使用者體驗；從營運政策來看，推薦也在配合達成一些核心的營運目标，比如新使用者拉新，新老使用者的留存等。
3、 個性化推薦，如何成為争奪使用者的“核武器”
陳雪峰 映客進階技術總監
肖戰勇 快手畫像推薦方向負責人
簡介：分享個性化推薦算法、推薦政策，以及如何将算法與直播、短視訊業務領域緊密結合，打造出争奪使用者的給力武器。
- 個性化推薦系統經過多個版本的疊代更新，目前已經覆寫映客直播内部十幾個核心場景，包括首頁、附近、關注等核心場景，與人工營運相比點選率相對提升50%，觀看時長相對提升3倍，關注轉化率相對提升1倍，同時也驗證了個性化推薦在實時娛樂直播上的可行性。
- 快手目前具有非常多樣的生态，包括直播和電商等。其背後的流量分發機制，都是基于個性化推薦的原理，能夠讓使用者在個性化時機，消費個性化的内容。快手有非常先進的個性化推薦基礎設施，能夠迅速地在不同的産品形态上進行疊代，比如快手極速版，其産品形态是不太一樣的，但目前日活已達到了一個可觀的量級，個性化推薦技術在其中做了一個非常良好的支撐。
搜尋與推薦兩個論壇活動中獎名單公布：
【雲栖大會精彩回顧 】 | 一文了解搜尋&推薦産品技術論壇搜尋篇·AI重塑下一代搜尋技術論壇推薦篇·智能推薦技術論壇搜尋與推薦兩個論壇活動中獎名單公布：
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