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KKBOX 上的個人化推薦系統

演講摘要

推薦系統已經在許多領域有成熟的應用,但是在音樂串流的領域中,仍存在許多挑戰。使用者對音樂喜好的多變性、音樂訊號的複雜性及聆聽情境推移帶來的影響等等問題,讓推薦問題有了許多趣味。我們會介紹在 KKBOX 的資料科學家們怎麼試圖利用使用者行為數據與音樂訊號,結合機器學習演算法來解題,為每個人做出個人化的推薦。

講者簡介

陳怡安
  • 陳怡安
  • KKBOX / Machine Learning Researcher
  • Ann Chen, 台大資管系博士。鑽研的領域為資料探勘、文字探勘及機器學習。先前於台灣雅虎電商部門開發推薦系統及個人化搜尋,現於 KKBOX 負責音樂串流服務個人化體驗的打造

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