美团点评旅游推荐系统的演进

旅游推荐不同于美食或酒店，用户的兴趣点往往并不明确，旅游推荐面临诸多难题。例如：如何解决度假行前与行中场景的需求差异？如何展示景点门票、线路游等多种推荐形式？如何应对旅游季节变化的特点？如何实现不同用户的个性化推荐和排序？本次演讲会介绍美团点评旅游推荐系统从 0 到 1 完整的演进过程，以及未来的挑战和发展方向。

听众受益

1. 旅游场景下基于用户画像的个性化推荐策略迭代；
2. 基于 Learning to Rank 的排序策略优化；
3. 从海量大数据的离线计算到高并发在线服务的推荐引擎架构设计；
4. 推荐在美团点评酒旅的应用场景实践。

今日头条推荐系统架构设计实践

在今日头条高速成长过程中，推荐系统架构和基础设施面临各种问题和挑战，包括性能、延迟、可用性以及可扩展性等。如何优化和解决这些问题，同时保持系统的快速迭代？本分享将从以下几个方面介绍今日头条的一些实践：

1. 头条推荐系统架构的优化演进；
2. 海量数据下如何保证推荐系统的快速反馈；
3. 如何设计良好的架构支持推荐效果持续改进。