作者介绍
丁海峰,今日头条数据部资深工程师。毕业于北京航空航天大学,先前在百度网页搜索部任职,从事网页搜索检索端架构相关的工作。目前在今日头条负责推荐系统架构与基础设施,解决海量数据规模下个性化推荐系统面临的计算、存储、实时性等各方面技术挑战。
本文内容来源于QCon北京2016,了解更多最新热点技术实践,请访问QCon官网
推荐系统中最核心的数据之一是 user profile 数据。需要从大量历史用户行为中分析和挖掘各种维度的特征,来刻画用户的兴趣偏好。今日头条架构师丁海峰在 QCon 北京 2015 的演讲中,介绍了今日头条 user profile 系统的现状,面临的问题,系统演进,以及技术架构中的关键问题:
如何结合 batch 计算与 streaming 计算模型,实现 user profile 的分钟级更新;
如何设计 user profile 的在线存储系统,支持高吞吐、低延迟的更新和访问;
如何存储海量的用户行为数据并支持不同的应用场景和访问模式。
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