•参与数据平台搭建 •负责全平台数据仓库和数据产品建设 •2011年 百度电子商务事业部 •有啊商城的开发 •2010年毕业于中科院计算所 Outline •美团点评酒旅业务简介 •基于用户画像的召回策略演进 •基于L2R的排序策略优化 •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 •推荐在美团点评酒旅的应用实践 人工智能应用 Critical Physical World ，不适合按POI样式展现 季节性明显 冬季温泉订单占比超过20%, 而夏季不到7% 需求个性化 用户人群 时间地域场景 内容形态 基于用户画像的召回策略演进 热销策略 基于Deal所在城市统计分城市热销 分类 场景 召回策略 本地需求 常驻城市=浏览城市 (北京人浏览北京) 当地用户购买的热销POI 异地需求 常驻城市!=浏览城市 (重庆人浏览北京) 异地用户购买的热销POI •模糊匹配：基于标签计算用户和POI相似度 古北水镇 白领 User 情侣 有车 九华山庄 南山滑雪场 标签在用户维度的分布 标签在POI维度的分布 用户标签偏好*标签权重*POI标签偏好*POI销量 召回策略演进过程 基于L2R的排序策略优化 机器学习流程 问题建模 推荐 推荐 访消率 •访购率为目标 •只看点击率没有反映出交易属性 •看最终收入 •消费受购买限制、退款条件等影响

量子比特的数量同时提高比特 的 质量。 量子比特动力学调控非常复 杂，加上复杂的环境因素， 精度和稳定性要求极高。如 何提高比特操作精度，是当 前研究的核心。 另外，在实验室我们同时面对温度的 大跨度变化，导致信号畸变和多路控 制信号串扰（crosstalk），接近量子 物理极限的信号放大。 量子调控：利用外场控制量子系统的技术，在量子计算机中是利用微波、激光或电流去操控量子芯片，是提高精度确保量 子计算机可用性的关键技术。