下面是此次技術沙龍活動雲端分會場的主題演講概要總結：
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手百個性化在設計的時候就考慮了精準豐富的使用者標籤，包括使用者本身的資訊，如性別、年齡、職業、教育與消費等，還有使用者的目的如興趣、關注、需求。豐富的標籤在手百的實際使用中起到很重要的作用，可以進行卡片推薦，幫助個性化解決冷啟動問題，幫助產品更加了解使用者的需求，幫助運營選擇特定興趣使用者並進一步推薦相關運營活動。蘭田給出了對95後使用者行為分析的例子，展現了95後使用者對遊戲和動漫更感興趣，而95前使用者則對購物和美食等話題更感興趣。
\\ 從圖中可以看出整個架構非常靈巧鬆散，模組之間都是通過api連線，可以進行比較靈活的配置。底層機器學習和資料探勘相關方法構建在hadoop之上，輸入有統計和行為資料，而輸出則通過推薦演算法的計算由推薦api給出。
\\ 與傳統的pc端相比，移動端對推薦系統的需求更大，比如由於螢幕小，顯示空間有限等原因，就需要更精準的推薦。另外，使用者資訊更容易收集，因為無需登入，且使用頻率很高，各方面資料的反饋都更加及時。以及，移動端固有的特點可以為推薦系統引入更多的緯度，如時間地點和使用場景等。
\\ 主題隨後介紹了推薦系統的演變，從單純的評分到排序，到頁面優化最後到基於上下文的推薦，越來越多地引入更多的特徵，以尋求更加精準的推薦結果。主題還進一步介紹了一些推薦演算法，如point-wise、pairwise 等排序學習的演算法。
\\ 主題最後對手百推薦和個性化的未來做了展望，更完善的推薦系統框架。及時反饋，更迅速的響應使用者的行為。做出最及時的推薦。更好的推薦效果展示和演算法控制平台。進一步研究場景在推薦系統中的作用。引入更多的機器學習 model，研究深度學習在推薦系統中的應用。甚至提到了更遠的類似 google now 的個人生活助手產品。
\\\u0026amp;黎博）
主題主要分享了手百的前端探索之路，從開發到工程，再到發布的整個過程。典型的小團隊開發，利用zepto、openjs等類庫，在合理的組織下，撐起了手百的前端開發。
\\ 第一部分是開發環節。主要介紹了sass框架，講解了手百如何針對sass進行改造和定製，並開發了模擬客戶端的環境。在基礎類庫方面，zepto是用的比較多的構件。基礎部分還包括了基於emd模組的實現，以及模組間、事件和跨域通訊等。其他類目包括ui元件、監控、統計和運營等等。在此基礎上，手百前端團隊對一些常見的東西給出了解決方案，乙個是前端的模板，二是本地快取方案，三是spa（單頁面應用解決方案）。
\\ 第三部分是發布。主要是利用tiny快速搭建平台，通過上線系統進行配置管理，然後通過模組化的介面提供api，並利用mdp裝置畫像平台進行監控統計。
\\ 感謝raymond zhao對本文的審校。
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