课程分享了美团推荐系统的技术实现及经验总结。面对用户碎片化的使用习惯，如何通过推荐系统提升用户体验与忠诚度成为关键。本课程由美团推荐与个性化团队技术经理沈国阳主讲。
沈国阳解析美团推荐系统实战心得—6683人已学习
课程介绍
沈国阳，美团推荐与个性化团队技术经理。毕业于清华大学自动化系，曾就职于NEC、百度和优酷土豆，从事NLP、机器学习等相关领域工作。
课程收益
移动场景下的用户使用习惯日益趋于碎片化，用户在不同平台之间的迁移成本很低，如何让用户在有限的时间里找到他们喜欢的产品，从而强化用户对于平台的忠诚度，成为推荐系统承担的重要职责。作为一个本地生活服务平台，美团在移动端的用户量和交易额都已经超过90%，对构建推荐系统提高用户的忠诚度有迫切的需求。本次分享就是关于美团打造推荐系统的工作总结。
讲师介绍
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课程大纲
1. 沈国阳解析美团推荐系统实战心得 直播公开课回顾 52:55
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沈国阳，美团推荐与个性化团队技术经理。毕业于清华大学自动化系，曾就职于NEC、百度和优酷土豆，从事NLP、机器学习等相关领域工作。
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移动场景下的用户使用习惯日益趋于碎片化，用户在不同平台之间的迁移成本很低，如何让用户在有限的时间里找到他们喜欢的产品，从而强化用户对于平台的忠诚度，成为推荐系统承担的重要职责。作为一个本地生活服务平台，美团在移动端的用户量和交易额都已经超过90%，对构建推荐系统提高用户的忠诚度有迫切的需求。本次分享就是关于美团打造推荐系统的工作总结。
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