张时骏,毕业于上海交通大学计算机系,现任爱奇艺高级技术经理一职,爱奇艺推荐中台的总架构师。在爱奇艺从事推荐引擎架构和开发工作,近几年专注于分布式高并发线上引擎的架构,搭建了热点信息流、小视频信息流等推荐引擎。目前正在致力于爱奇艺推荐中台的建设,旨在帮助公司内各业务团队能够以低成本、高效率、高产出的方式搭建出一套完整的推荐服务及其周边配套设施,快速实现业务目标。
张时骏,毕业于上海交通大学计算机系,现任爱奇艺高级技术经理一职,爱奇艺推荐中台的总架构师。在爱奇艺从事推荐引擎架构和开发工作,近几年专注于分布式高并发线上引擎的架构,搭建了热点信息流、小视频信息流等推荐引擎。目前正在致力于爱奇艺推荐中台的建设,旨在帮助公司内各业务团队能够以低成本、高效率、高产出的方式搭建出一套完整的推荐服务及其周边配套设施,快速实现业务目标。
爱奇艺在高速业务发展过程中出现大量业务需要提供推荐服务的场景,然而业务团队一方面没有足够的推荐领域知识,另一方面也没有足够人力去搭建一套完善的推荐系统,导致业务团队很难提升各业务内的推荐效果。爱奇艺推荐中台是爱奇艺推荐系统团队在多年的推荐业务实践工作中总结提炼出的一套通用推荐框架,旨在帮助公司内各业务团队能够以低成本、高效率、高产出的方式搭建出一套完整的推荐服务及其周边配套设施,快速实现自身业务目标。本次分享将从推荐池、行为日志处理平台、用户画像平台、特征平台、召回模型仓库、排序模型仓库、线上引擎、报表分析平台等方面逐一介绍推荐中台的经验和反思。
1. 爱奇艺推荐中台背景;
2. 推荐中台整体架构;
3. 通用推荐池建设;
4. 行为日志处理平台;
5. 基础画像及业务画像结合;
6. 定制化特征平台;
7. 召回和排序模型仓库;
8. 线上引擎插件化;
9. 推荐中台接入实践。
1. 推荐中台的优势和收益;
2. 如何搭建完整的推荐系统;
3. 推荐中台的通用性改造;
4. 中台化过程中的经验与总结。