Tencent Social Advertising University Algorithm Competition es un concurso de algoritmos para estudiantes universitarios, como la unidad de negocio de publicidad principal de Tencent, Tencent Social Advertising a través de una gran cantidad de datos sociales en análisis en profundidad, la construcción de diversos escenarios publicitarios, con 800 millones de usuarios para conectarse al diálogo. La innovación continua en big data y aprendizaje automático impulsa el ecosistema de la publicidad social. El concurso tiene como objetivo abrir los datos reales de Tencent en el espacio de la publicidad social y digital y solicitar las soluciones algorítmicas más inteligentes para los estudiantes universitarios.

19：00-19：20

Uso compartido de temas:Introducción a las estimaciones de la tasa de conversión

Qianmin  Ingeniero Senior, Publicidad Social y de Desempeño de Tencent

19：20-20：00

El experto respondió a la pregunta

20：00-20：30

Interacción en línea

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QianminSe graduó de la Universidad Tecnológica del Sur de China con una maestría en procesamiento de señales e información en 2013. Actualmente trabaja en el Departamento de Publicidad Social y de Rendimiento de Tencent, responsable de la optimización de la conversión de anuncios y las pujas publicitarias inteligentes (oCPA).

Responder a los huéspedes:

Chen Chenglong, graduado de la Universidad Sun Yat-sen en 2015, estudió detección de manipulaciones de imágenes, publicó dos artículos en IEEE TIP, la revista principal en el campo de las imágenes, y ocupó el primer y tercer lugar en el Kaggle CrowdFlower y HomeDepot Search Relevance Competitions, ocupando el décimo lugar en el mundo y el 1o en el país en el Kaggle Data Scientists Rankings. Actualmente trabaja como ingeniero de minería de datos en el departamento de publicidad social y de rendimiento de Tencent, responsable de la expansión de grupos similares de personas en Lookalike.

ReissSe graduó de la Universidad de la Academia China de Ciencias en 2016. La dirección de la investigación es el procesamiento del lenguaje natural, la representación de vectores de palabras, etc. Segundo lugar en KDD Cup 2011 Track 2. Ahora trabaja en el Departamento de Publicidad Social y de Efectos de Tencent, responsable de retratos de palabras clave de usuario y otros trabajos.

Wang LifengSe graduó de la Universidad Tecnológica de Harbin con una maestría en 2011 y estudia procesamiento de lenguaje natural y extracción de información, y ahora trabaja en el Departamento de Publicidad Social y de Efectos de Tencent, responsable del análisis semántico de texto, construcción de retratos de usuario, expansión de población similar (LookAlike) y optimización de la segmentación de anuncios.

Tang BinEn 2015, se graduó de la Shenzhen Graduate School de la Universidad de Tecnología de Harbin para estudiar temas relacionados con el procesamiento del lenguaje natural. Después de graduarse, trabajó en el Departamento de Publicidad Social y de Desempeño de Tencent, donde fue responsable de la estrategia de clasificación en línea de la publicidad, y actualmente se dedica principalmente a la publicidad, retratos contextuales y estimación de la tasa de clics.