写在前面 ：京东作为国内最大的自营 B2C 平台，目前个性化推荐成交的订单数已占到总量的 13%。这其中，数据驱动的个性化推荐系统发挥着越来越重要的作用。在 7 月 17～18 日即将举行的ArchSummit 深圳 2015“电商和零售业的转型”专题论坛上，京东推荐搜索部技术总监刘尚堃也将分享《京东数据驱动下的个性化推荐》。在一年一度的“6·18”大促销活动到来之际，InfoQ 走进京东，带你领略背后的技术之谜。
受访嘉宾介绍： 刘尚堃，京东推荐搜索部技术总监。2011 年加入京东组建了京东搜索团队，2013 年在继续负责搜索引擎相关工作的同时，开始组建广告算法团队，通过一年的算法优化，京东快车广告系统为公司过亿的收入。2013 年年底负责京东推荐系统和搜索系统包括架构、算法、产品在内的全部工作。2014 年带领团队全方位向千人千面推荐和搜索产品目标迈进。
首先请介绍下自己及您的团队所负责的事情。
您能介绍一下京东的分布式搜索引擎系统的开发过程及其系统架构吗？
有一个问题我问过不同的相关公司，也想再问下您，商品推荐、广告推荐与内容推荐有哪些异同？在技术实现上各有什么特点？
京东快车系统在持续优化的过程中，遇到了哪些比较有代表性的或者说有意思的问题？这些问题是怎么解决的？
今年 QCon 北京的时候我们就深度学习方面的内容采访了一下李成华博士。您能否谈谈深度学习 / 机器学习在京东现有业务系统中的应用？
作为一个用户量超大的网站，您所负责的系统架构有没有经过大的调整或重构？
在最近这两年的 618 活动中，千人千面计划的实施取得了哪些突破？618 活动对系统和你的团队有哪些挑战？
明天就是 618 了，您所负责的推荐与搜索系统对历次 618 活动的销售预测情况如何？有什么可以透露的消息吗？
