悠易互通高级算法工程师。现主要负责KPI预估及竞价策略优化、Lookalike人群扩展、反作弊以及与各高校的学术合作。主要兴趣在于机器学习和数据挖掘，及其在计算广告学的应用。北京邮电大学学士及伦敦大学学院硕士，硕士毕业后至今在RTB领域有三篇论文在国际学术会议上发表。
演讲主题 实时竞价个性化推荐的人工智能
近年来，实时竞价（RTB）广告的兴起和飞速成长给人工智能领域带来了大量的研究机会，研究者通过研发不同的算法来更好地将互联网用户和广告主的营销活动匹配到一起，可以说实时竞价广告的投放机制本身就是为实现一种个性化推荐。本内容将重点介绍实时竞价广告的算法研究框架，及其中经典和前沿的人工智能算法。
听众受益
1. 业内常见的研究难题和能够有效落地的解决方案
2. 行业面临的挑战和最前沿的算法研究
