1.个性化推荐：通过数据挖掘和机器学习算法对用户兴趣偏好、画像建模，商品知识图谱构建，优化推荐算法提升推荐结果的准确性、多样性，增加用户粘性，提升用户价值；2.机器学习算法应用：研究各类机器学习算法，应用于实际场景中，实现技术驱动业务的提升；3.算法架构和性能优化：数据实时处理，分布式机器学习模型训练，在线学习和预测，算法性能持续优化。

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