10月20日，在主題為“推薦引擎算法與技術(shù)”的第31期百度技術(shù)沙龍上，百度推薦與個性化部高級研究員趙岷發(fā)表了“百度推薦系統(tǒng)算法與策略”的主題演講，與現(xiàn)場200多名技術(shù)工程師分享了百度領(lǐng)先的個性化推薦技術(shù)。
伴隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展，信息“海洋化”趨勢明顯，面對海量信息，用戶尋找信息的時間成本、精力成本都在成倍提升。百度發(fā)現(xiàn)，搜索可以滿足用戶主動表達的需求，但對于用戶的潛在需求，則需要研發(fā)個性化推薦系統(tǒng)來滿足。趙岷認為，用戶獲取信息效率已在不斷提升。2001年，是海量中文搜索，2009年，是框計算“即搜即得”；而在未來，將是推薦引擎的“不搜即得”。
“目前，百度已經(jīng)在推薦引擎上進行了大量投入，進行著推薦核心引擎構(gòu)建、推薦核心算法開發(fā)、推薦核心數(shù)據(jù)積累三大工作，其目的是為了打造一個跨平臺、智能化的推薦引擎，它將具有多語言、多媒體全產(chǎn)品形態(tài)，并可感知用戶需求、實現(xiàn)精準滿足。” 趙岷介紹道，“同時我們將以通用算法、歸一化數(shù)據(jù)打造通用平臺，帶動中國互聯(lián)網(wǎng)整體發(fā)展。”
在技術(shù)沙龍現(xiàn)場，趙岷向在場人士分享了百度推薦引擎的三大技術(shù)優(yōu)勢：可靠的中文語義分析技術(shù)；人工智能和機器學習算法以及海量數(shù)據(jù)并行分析計算技術(shù)。憑借這三大優(yōu)勢，百度站在了業(yè)界的前沿。
2012年9月中旬，百度以論文作者身份遠赴愛爾蘭都柏林參加推薦系統(tǒng)領(lǐng)域的頂級國際會議——ACMRecSys2012。在會上，百度發(fā)表的論文《Enlister:Baidu‘s Recommender System For The Biggest Chinese Q&A Website》（中國最大問答平臺上的百度推薦系統(tǒng)服務）引起了國內(nèi)外同行的高度關(guān)注。
如今，推薦引擎已在百度眾多產(chǎn)品中運用，如百度音樂隨心聽、百度知道、百度新
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