个性化推荐在数据运营中的创新应用

传统数据运营在行业应用中存在诸多痛点，延续性差、时效性差、针对性差等，如何解决数据运营及数据体系在现实场景中的诸多问题，产业互联网对数据运营提出的新要求呢。本次分享就，传统数据运营的痛点与解决方法，数据体系的建设，个性化推荐在数据运营中的探索以及未来数据运营所需要完善的技术和业务展望。

多策略多模态知识问答的技术前沿及应用

现实世界包括文本、知识和多媒体等多种信息源。近年来随着自然语言处理和计算机视觉的快速发展，多模态问答因其能提供“文本+视觉”之间关系的洞察而引起关注。目前，问答系统仍然面临着很多挑战，如何理解用户多种多样的问题表达，如何从海量问答知识中匹配出精准的答案。本次分享，就文本+知识的多策略问答和两种形式的多模态问答中涉及的关键技术以及常用数据集进行了解读。

强化学习在快手短视频推荐场景的应用与创新

近年来强化学习在游戏、围棋、机器人等领域取得了重要突破，但是在工业级推荐系统中由于以下挑战还未得到广泛应用：系统不稳定性、动作空间过大、多目标以及延迟奖励问题。本次分享以强化学习在快手短视频推荐系统的技术落地为案例，解读快手基于强化学习进行在线寻参、两阶段约束强化学习算法、如何优化达成APP活跃度。

网易云音乐在线预估系统的实践与思考

个性化推荐系统能实现千人千面的个性化精准推荐，其核心的在线预估系统是怎样设计和运作的？本次分享将介绍网易云音乐在线预估系统的实践与思考，主要包括如何建设一套高性能、易用的预估系统、以及如何通过工程手段解决样本和模型实时化等问题。