大家好，我是京东推荐广告的彭长平。今天主要跟大家介绍一些我们过去一两年在京东推荐系统里做的一些算法的创新。
演讲主要分三部分：
第一部分是简单描述一下电商的推荐与普通的、大家熟知的其他推荐系统的一些差异。电商推荐系统它自身有哪些特点；
第二部分我会从几个维度讲一下在京东推荐系统上做的一些创新，尤其是在用户兴趣拓展这个维度上。因为电商场景来说，所有的电商推荐系统都是分成捕捉用户兴趣和满足用户兴趣，然后也包括兴趣的拓展。在电商来说，用户兴趣的拓展相对他类型的推荐系统可能会更重要一些，实际上，在京东推荐系统里面，用户兴趣拓展这部分的曝光占比超过了一半以上。
第三部分我会简单介绍一下，我们现在正在做的一些相对前沿的技术方向。
推荐系统驱动业务增长
推荐系统应该大家都比较熟悉了，从PC时代开始，国内外的所有的互联网公司，尤其是平台型的互联网公司，随着Iterm候选的增多，已经远远超过了人脑能够处理的范围，所以它必然要通过算法去刻画人的兴趣，以及Item的属性，去满足人和Item的匹配。
国内外大家能够看到的一些报道，像Netflex、Amazon、Facebook、国内的BAT，尤其是移动时代开始之后，手机屏幕这种手指和屏幕自然的交互方式，自然而然使得推荐进系统几乎成为每一家移动互联网公司的标配。推荐系统是公司花费非常多的人力和财力去打造的一个系统，同时这个系统也为各个企业带来了非常大的商业的价值。
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