摘要：传统的推荐手段主要还是深度挖掘用户行为和内容本身相似性的价值，包括但不限于协同过滤，内容表征+向量召回，以及各式各样的点击率预估模型，然后这样的推荐行为缺乏内在的逻辑性和可解释性，有一种知其然，不知所以然的体感。本文中，阿里巴巴高级算法专家王悦就为大家分享了搜索场景下的智能推荐演变之路。
以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成。
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演讲嘉宾简介：王跃（跃神），阿里巴巴高级算法专家。浙江大学硕士毕业，阿里巴巴高级算法专家，加入阿里巴巴以来一直致力于研究搜索推荐相关技术，相关工作包括自然语言处理，查询词分析技术研究，知识图谱数据构建，实体推荐等多个不同方向。当前是夸克浏览器智能推荐业务业务负责人，致力于推动推荐从传统的用户行为推荐向知识化推荐的升级，从而提升用户信息获取信息的边界，加快信息决策的效率。
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