推荐系统大师项亮都来了，就问你约不约？

导读： 今天小编要和大家聊一位在国内推荐系统领域中理论与实践并重的专家——项亮。他将参加我们 7 月 28 日在北京国际饭店举行的 QingCloud Insight 2016 大会，并分享他在大数据分析领域精彩的实践经验。欢迎大家关注并通过文末二维码扫描注册参会。

项亮最早进入我们的视野，是在 2006 年 10 月 Netflix 发起的名为Netflix Prize 的一项竞赛中：

任何组织或个人只要能够提交比它现有电影推荐系统 Cinematch 效果好 10% 的新方法，就可以获得一百万美元的奖金，除此之外，还能挑战 Netflix 的推荐系统。

这引起了众多推荐系统技术研究团体的兴趣。

说到这，你一定好奇 Netflix 的推荐系统到底是有多牛？敢于推出这项挑战。

小编举一例子，现在电影电视剧非常多，你会选择哪些来观看呢？

也许你会听信朋友的推荐，或者是新闻上公布的票房，或者是豆瓣上的评分，再或者就凭自己的直觉。然而如果有一位朋友特别了解你的喜好，每次给你推荐的电影你还都很喜欢，你是不是觉得太好了？这个朋友就是 Netflix 。

前一段时间，网上有一部非常有名的美剧纸牌屋，就是由 Netflix 自行制作并且完全依靠网络发行的电视剧，这部剧大获成功，帮助 Netflix 订阅用户超越了 HBO 电视网。而 Netflix 其实在剧集热播之前就知道该剧一定会火，这个秘诀就来自于 Netflix 的大数据分析技术。

用户只要登录 Netflix ，其每一次点击、播放、暂停甚至看了几分钟就关闭视频，都会被作为数据存入后台进行分析。而这样 Netflix 就可以精确定位观众的偏好习惯，比如“最爱凯文-史派西（纸牌屋主演）”，或“最爱政治剧”。

Netflix 在拍摄前事先分析了订阅用户们的观影数据和操作习惯，保证纸牌屋剧集可以精确命中最大量的潜在观众。纸牌屋的成功很大程度上源于 Netflix 优异的数据分析能力，它有着世界上最好的推荐系统。

当时，项亮所在的 The Ensemle 团队也参加了 Netflix Prize 的推荐系统比赛，并获得了第二名的成绩。其实他们最后的结果与冠军团队准确率都是相同的 10.06 %，但项亮他们提交时间比冠军晚了一点，无奈只能屈居亚军。

说了这么久，那什么才是推荐系统？

随着信息技术和互联网的发展，人们逐渐从信息匮乏的时代走入了信息过载的时代。在这个时代，无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战：对于信息消费者，从大量信息中找到自己感兴趣的信息是一件非常困难的事情；对于信息生产者，让自己生产的信息脱颖而出，受到广大用户的关注，也是一件非常苦难的事情。

推荐系统就是解决这一矛盾的重要工具。 推荐系统的任务就是联系用户和信息：

• 一方面帮助用户发现对自己有价值的信息；
• 另一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前，从而实现信息消费者和信息生产者的双赢。

如果你也致力于这个技术的研究和实施，小编建议你读一下《推荐系统实践》，该书的作者就是项亮。他在书中传授了推荐系统的实战经验，着重介绍了推荐系统的各种算法设计和系统设计的方法，并且利用一些公开的数据集离线评测了各种算法，对推动推荐系统领域的发展起到了非常重要的作用。

PS：我们在项亮演讲的时候也会准备该书籍，送给现场提问的同学，福利一定要抓住哦。

怎么和技术大牛学习经验？

经小编介绍完，是不是对这位技术大牛更加仰慕？那想不想在现场聆听他亲自带来的技术分享呢？

现在机会来了，7 月 28 日，以『科技，洞见未来』为主题的 QingCloud Insight 2016 大会将在北京国际饭店举行，届时项亮将会在数据时代的技术与应用”分论坛中带来《分布式机器学习》的主题分享，通过几个典型算法回顾过去几年分布式机器学习的发展。你将还有机会和他直接沟通，面对面地进行技术交流哦，还不快来！

现在拿起你的手机，扫描上方二维码就可以注册参加 QingCloud Insight 2016 大会。门票免费，成功邀请 3 名好友还可在现场领取 QingCloud 精美双肩背包一个！数量有限，快来参加吧！