大数据环境下社交图谱和兴趣图谱的融合

概要
个性化推荐在当前面临着前所未有的机会。首先，移动互联网的蓬勃发展使得我们能够以前所未有的深度和广度接触到用户生活的方方面面，我们从没有像今天这样拥有如此之多的高质量的用户数据，这是个性化推荐进一步提升的数据基础。其次，用户的兴趣图谱和社交图谱越来越清晰的展示出各自有特色的演进脉络，甚至有逐渐成为整个互联网（无论是PC端还是移动端）的基础设施的趋势，个性化推荐系统能够很好的融合各自的优势，成为横跨两者的技术桥梁，给用户带来更加优异的体验。最后，大数据技术和软硬件飞速进步，越来越多复杂的机器学习算法能够较好的并行化和处理更大规模的数据，这也为个性化推荐系统全面提升性能指标提供了有力的技术保障。 在本次演讲中，我们将结合豆瓣在过去一段时间中在兴趣图谱和社交图谱领域的具体实践，来分别讨论上述三方面的变化对个性化推荐系统产生的影响，并对未来演进的方向进行了展望。

个人简介

王守崑现任豆瓣网首席科学家，负责豆瓣网整体算法架构设计和实施。加入豆瓣网七年以来，他领导建立了应用于各条产品线的个性化推荐系统和机器学习算法平台。目前专注于互联网信息架构与算法、web2.0网络模式创新、数字音乐、推荐系统与在线收听等应用。 在加入豆瓣网之前，王守崑曾从事供应链管理建模和咨询工作，有多篇针对中国市场的运营管理案例被北美商学院案例系统收录并使用。王守崑于2002年毕业于清华大学自动化系，分别获工学学士和工学硕士学位。

QCon是由InfoQ主办的全球顶级技术盛会，每年在伦敦、北京、东京、纽约、圣保罗、杭州、旧金山召开。自2007年3月份首次举办以来，已经有包括传统制造、金融、电信、互联网、航空航天等领域的近万名架构师、项目经理、团队领导者和高级开发人员参加过QCon大会。