【SDCC 2015现场】算法实践论坛（上）：网易、京东、腾讯的算法优化实践
【CSDN现场报道】 2015年11月19-21日，由CSDN重磅打造的“ 2015 中国软件开发者大会 ”（以下简称SDCC 2015）在北京朗丽兹西山花园酒店隆重召开。 今年是第七届，大会为期三天，除了阵容强大的全体大会外，主办方还精心筹备了九大技术专场论坛，包括：架构实践论坛、前端开发论坛、数据库实战论坛、研发管理论坛、安全技术论坛、算法实战论坛、编程语言论坛、产品与设计论坛、微信开发论坛。此外，还有五场特色活动及展览展示。
图：算法实践论坛现场
SDCC大会第三天上午9:30，算法实践论坛由宜信大数据创新中心数据科学家 项亮担任主持，在对所有演讲嘉宾进行介绍后，本次论坛正式开始。
图：宜信大数据创新中心数据科学家 项亮
网易技术副总监 鞠奇：Query优化实践
9:40 网易技术副总监 鞠奇围绕Query智能改写在搜索中的应用、Query同义词挖掘在搜索广告中的应用分享了其在Query优化方面的实践经验。现场详解如何通过基于搜索用户日志挖掘、基于Query短语权重的相似性纠错等Query优化手段实现RPM上升，“精确”召回更多广告，提升单次点击价格。
图：网易技术副总监 鞠奇
以网上商城搜索查询为例，当广告主在广告平台投递广告后，用户在网上商城通过关键词搜索购买连衣裙，以“query1：连衣裙”实现“原价”的精确召回，以“query2：长款连衣裙”实现扩展召回，但“query 3：连衣裙女”又当如何解决？到这里就需要结合自然语言处理（NLP）、语义主题模型（LDA）、深度学习（word2Vec）来解决同义词条。
图：同义词条
京东商城搜索推荐部总监 刘思喆：京东商城推荐系统应用实践
京东商城搜索推荐部总监 刘思喆从京东推荐机制、通用模型、排序预测、监控四个方面详细剖析了京东商城在推荐系统应用方面的实践。推荐系统遍布用户网购的各个环节，其价值在于挖掘用户的潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，为用户在需求不明确时提供参考，满足用户的好奇心。
图：京东商城搜索推荐部总监 刘思喆
京东推荐算法优化以数据分析为工具，提升数据的质量和覆盖度，测试不同算法在不同数据源的效果，提高召回模型的质量，增加结果辨识度，并以用户反馈为依据，对推荐结果重排序，增加数据的更新频率。
图：产品词关系全景图
刘思喆表示，推荐系统是完整的工程实现，算法、工程二者缺一不可，用户行为和商业目标的主要连接是数据，数据的理解高于算法的理解，简单模型配以优质有效数据有更加好的效果，而算法优化是逐步迭代的过程，需要更多的是灵感。
腾讯广点通核心工程师 严浩：大规模主题模型Peacock及其在腾讯业务中的应用
腾讯广点通核心工程师 严浩发表《Peacock: 大规模主题模型及其在腾讯业务中的应用》主题演讲，详解LDA Model Training的四个步骤：随机初始化每个词的topic；持续重新采样每个topic，更新计数；重复采样，直到模型收敛。
图：腾讯广点通核心工程师 严浩
在提升Gibbs Sampling速度、实现支持大数据大模型、调参优化模型质量方面，Peacock给出了比常见大规模LDA模型更为完善的方案，首先，基于Go语言实现，使用SparseLDA算法，矩阵分块并行计算，可以支持10亿 x 1亿的矩阵分解，并每轮迭代对超参数做优化，智能训练topics个数。
图：Peacock大规模矩阵分解
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文章和留言都翻到11页了 没有OOM
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朋友，翻页到11页，及以后，会出现OOM，无法访问
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搞个gitee的项目
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版本号是多少，你可以下载哪个代码仓库，jdk选1.8 直接跑就行
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