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1.個性化推薦：通過數(shù)據(jù)挖掘和機器學習算法對用戶興趣偏好、畫像建模，商品知識圖譜構(gòu)建，優(yōu)化推薦算法提升推薦結(jié)果的準確性、多樣性，增加用戶粘性，提升用戶價值；2.機器學習算法應(yīng)用：研究各類機器學習算法，應(yīng)用于實際場景中，實現(xiàn)技術(shù)驅(qū)動業(yè)務(wù)的提升；3.算法架構(gòu)和性能優(yōu)化：數(shù)據(jù)實時處理，分布式機器學習模型訓練，在線學習和預(yù)測，算法性能持續(xù)優(yōu)化。
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