陆思颖
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教育经历
上海理工大学
计算机科学
本科
2014.09 - 2018.06
软件技能
- 数据采集、数据挖掘算法、统计分析、数据可视化专业知识扎实；
- 精通问题解决方法，逻辑严谨、结构清晰，能够快速有效地解决数据分析过程复杂问题；
- 数据敏感度、知识转移能力、数据可视化能力良好，能检索海量数据并提炼处核心论点；
- 关注数据挖掘领域，包括数据挖掘算法、需求分析、建模。
工作经历
得物（毒）
推荐算法
2020.07
- 根据逻辑回归模型中对各特征赋予的权重大小，将实值权重与特征权重进行平均值排序，确定特征的重要程度，以此优化算法，根据用户调研，优化2个版本后的算法较第一版提高了34%推荐精确度；
- 完成基于item的协同过滤算法，根据用户历史兴趣列表计算相似度，并根据每位用户的历史行为生成推荐列表（已生成列表的用户占总用户的86%），用户好评率高达98%；
- 完成穿搭精选排序离线评估模型，根据每一条发布动态信息计算其排序分（包括点赞数、点击率、新鲜度），以此不断迭代更新排序分的计算方式，离线评估模型的使用已提高推荐精确度23%。
字节跳动
推荐算法
2018.06 - 2020.06
-
利用SQL进行数据处理，通过算法模型构建用户的特征数据，建立用户画像库，提高推荐准确率43%；
-
个性化推送算法开发，参与用户召回的算法建模和策略设计，优化后用户召回率约为40%；
-
对算法模型进行AB对照实验，对实验数据进行回收以评估算法模型效果，通过AB对照对算法模型进行优化，提高算法效率30%。
项目及研究经历
流量模块分布模型
算法工程师
2020.07 - 2021.02
- 根据流量模块分布，构建短视频流量池，获取在线视频数据，系统每周更新流量模块分布；
- 从数据库中获取用户文章和视频的日志数据，根据推荐算法向用户推荐文章特征点契合的文章和视频，提高老用户粘性约30%，增加新用户留存率45%。
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