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年09月-2018年06月 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年07月 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年06月-2020年06月 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年07月-2021年02月 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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