【IT168 资讯】众所周知，当我们对自己的需求相对明确时，在电商平台中通过关键词搜索能很快找到需要的商品。但是在很多情况下，我们并不明确自己需要的商品，正如许多人周末逛街其实只是漫无目的逛逛，遇到心仪商品的概率就会变得很低。这时候，借助于个性化推荐系统，电商平台就可以自动根据用户的喜好、购买习惯、购买历史等信息，为用户提供个性化的商品与服务。

　　在今天的采访中，京东技术研发部首席技术顾问翁志针对深度学习的问题进行了解答。据翁志透露，目前京东电商后台每天形成的数据量接近PB级别，目前，京东的用于深度学习的服务器达到了几百台，采用了上千块NVIDIA Tesla加速卡进行数据加速。

　　细心的网友可能发现，在近期京东PC端的首页中，“猜你喜欢”栏目进行了改版，这也标志着新的京东个性化推荐系统正式上线运营。“猜你喜欢”结合用户的浏览与消费历史通过大数据分析来推荐用户感兴趣的商品，进而提高用户在购物时的决策质量和效率。作为个性化内容，其背后更是采用了NVIDIA的GPU进行加速。翁志表示：不仅如此在硬件层面，其实包括软件、调优等多个领域，京东正在与NVIDIA展开全方位的深度合作。

　　借助于NVIDIA GPU的加速，京东的深度学习平台使得系统可以自主根据用户行为数据实现“用户画像”的分析，从而为用户提供有针对性、个性化的内容。就应用来说，这些内容可以分为以下三个层面：

　　用户偏好分析——这部分主要包括商品信息与用户信息两个层面。其中，商品信息是指针对用户感兴趣的商品类别、品牌、产品进行分析，用户信息则包括了用户的性别、职业等诸多内容，也包括购买能力评级等等。

　　用户行为分析——如果你对某款商品进行过点击、购买、关注或收藏等操作，系统就会基于搜索技术描绘出消费行为的画像。比如一个爱好数码的人，可能经常关注数码类的新品;再比如喜欢户外运动的人，可能长期关注冲锋衣等等。这种行为分析的好处在于整合，推荐的内容不仅仅应用于PC端，包括用户在使用手机APP的时候也可以获取最新的推荐信息。

　　用户地域分析——这是个有趣的内容，基于不同的地域就可能存在不同的应用需求。比如，个性化系统会智能的将整个北京地图划分为很多网格，三里屯地区的用户可能更对扑克牌、啤酒等娱乐周边产品感兴趣;而住宅区用户则更喜欢洗衣液、晾衣架等家庭用品。

　　翁志表示，“京东已经加大AI和DL方面的研发投入，并且将其应用于客服和广告等领域。Nvidia 的高性能计算产品M40和深度学习平台大大提高了计算效率，使我们受益匪浅。”

　　京东中国最大的电商平台之一，也是中国互联网应用的领军企业。借助于NVIDIA提供的GPU加速器，正在为上亿国人提供更便捷、更高效的电子商务服务。从本质来说，正是数据挖掘和深度学习技术使得它们在海量数据的处理上实现智能化、高效化。随着以京东为代表的一系列电商平台崛起，GPU加速与深度学习必将成为整个行业的发展新趋势。