大数据实验室&凤巢专场

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技术重构梦想——

百度高校技术汇

大数据实验室&凤巢专场

【大数据实验室简介&讲座内容】

百度大数据实验室（Big Data Lab）是目前百度研究院下的三大实验室之一，实验室的主任是美国Rutgers大学统计学的张潼教授。该研究室主要从事大数据相关的研究工作，关注于大规模机器学习，大数据的分析挖掘以及未来产品研发。

本次讲座将分享大规模机器学习和数据挖掘方面的话题和研发成果。

机器学习方面，将以广告大数据上的点击率预估为例，介绍大规模机器学习与传统机器学习问题的区别，大规模机器学习面临的问题，大规模机器学习的过程，并介绍最新的大规模机器学习技术。

数据挖掘方面，将分享百度大数据行业应用探索与实践，目前该方向已经在医疗、教育、金融、体育、零售、公共安全等方向的大数据应用进行了积极的探索与实践。在这次分享中会简单介绍这些工作。

【凤巢简介&讲座内容】

百度凤巢是国内外首屈一指的商业广告变现系统。它是百度最最核心部门之一，百度pc及移动营收的最重要来源，为公司各线业务提供源动力。凤巢汇集了大规模分布式广告系统、机器学习、计算广告学、机制设计、投放优化等国内外顶尖专家及学者，共同解决最前沿、最复杂、最有挑战性的技术问题，继续引领公司商业变现的未来。本次讲座主要介绍点击率预估的主要技术框架、原理和应用实现。

【主讲人】

庄馨，百度研究院大数据实验室高级科学家，负责大规模机器学习算法与分布式开发技术研究，主导大规模机器学习算法平台开发，集成高效分布式开发架构与多项先进算法技术，能够支持上亿的特征和数据，已成功支持公司多个广告、推荐等业务线。曾多次获得公司技术创新奖，成功申请多项技术专利。加入百度研究院之前负责百度展示广告点击率预估模型优化，具有5年以上的计算广告经验。

刘志强，百度研究院高级研发工程师，毕业于中国人民大学信息资源管理学院情报学专业，研究方向为数据挖掘与商务智能。2012年加入百度音乐，负责音乐推荐算法研发及推荐系统实现。2014年加入百度研究院，承担研究院大数据应用探索方向的相关研究工作。目前有两项专利发明：音乐推荐及大数据智能运维领域。

陈秀义，百度凤巢资深研发工程师，北京大学计算机系毕业后先后工作于阿里巴巴、58同城，并于2014年10月加入百度。目前负责凤巢客户优化研发团队，团队技术方向包括：1）针对百度的竞价客户进行流量推荐，帮客户购买到更加精准的用户流量。2）帮助客户对不同的流量进行不同的价值区分，价值越大则客户出价越高，从而帮助客户获得更高的投资回报率（ROI）。3）对流量购买以及流量出价的自动优化，根据客户行业、实际投放效果等进行流量和出价的动态优化调整。