本文将从工程的角度，讲述推荐系统在模型训练与预估上面临的挑战，并介绍第四范式分布式机器学习框架 GDBT 是如何应对这些工程问题的。

本文将介绍在机器学习领域中数据隐私安全的相关工作，并介绍第四范式在差分隐私算法效果提升上所做的工作。

第四范式资深研究员罗远飞针对推荐系统中的高维稀疏数据，介绍了如何在指数级搜索空间中，高效地自动生成特征和选择算法；以及如何结合大规模分布式机器学习系统，在显著降低计算、存储和通信代价的情况下，从数据中快速筛选出有效的组合特征。

爱奇艺推荐系统介绍

为了满足用户广泛的兴趣，推荐列表需要能够极可能的覆盖用户的不同兴趣领域，即推荐结果要有多样性。多样性作为评估推荐系统性能的重要指标之一，该如何保障呢？