随着互联网流量红利的日渐枯竭，在线游戏业务增长放缓，另一方面结合 AI 的数据技术近年来在多个领域大放异彩，加强对游戏产品的数据赋能以便充分释放产品潜力，成为了必然的战略选择。智能推荐作为一种可以对业务目标有直接增益的技术，是这波战略推进中的重点方向之一。

然而智能推荐在游戏产品中的应用还没有经典的范式，如何结合游戏产品的特点设计合适的技术方案依然有着不小的挑战。经过一段时间的努力，一套覆盖头部大 DAU 游戏、垂类游戏，以及游戏周边业务推荐需求，包含数据、模型、策略的全链路推荐系统解决方案已逐渐成型，本次演讲将分享此过程中的总结与思考。

演讲提纲：

1. 游戏产品需要什么样的推荐系统

• 业务形态
• 研发模式

2. 面向在线游戏的推荐系统设计

• 设计目标
• 整体架构
• 特征与模型的联合优化
• 实验驱动的策略服务

3. 主要挑战与解决思路

• 高扇出型服务的技术选型
• 算法探索与持续产出

4. 不足与展望

• 优化数据缓存成本
• 消化行业监管所带来的流量波动

听众收益：

• 获悉游戏行业龙头在数据赋能方面的一点探索
• 了解智能推荐系统在游戏产品上落地面临的一些挑战
• 看到一种服务于垂直领域的推荐系统设计思路

优酷作为一款国民级的泛娱乐视频平台，有着庞大的用户群体，在向广大用户提供 App 服务的时候，面临着内部和外部的诸多挑战：在内部，需要协调不同业务场景的开发团队高效配合，共同完成这个具有数百个页面的产品，同时又要保障每一个场景、以及 App 整体的优质体验；在外部，需要向手机、平板、车机、电视等等众多设备进行投放，并且满足不同设备上的交互习惯。为了应对这些挑战，优酷在 App 研发的整条链路上都进行了良好的业务架构设计，实现高效、优质的交付。本次演讲主要分享优酷在交付过程中的架构设计实践经验。

演讲提纲：

1. 优酷业务的现状和挑战

2. 产品设计阶段： 通过组件化、规范化和工具化实现设计标准一体化

• DesignToken 视觉规范化，建立设计、研发的标准交流语言
• GaiaSketch 建立设计组件化平台，提高设计效率

3. 研发阶段： 建设 One 系列业务架构基座，统一各业务场景研发模式，组件动态化，响应式技术

• 内容分发场景研发基座建设解决多业务团队技术协同问题
• 卡片级动态化框架建设，解决研发效率和性能的平衡
• 播放场景基座建设实现长、中、短视频及点、直播技术归一化
• 响应式架构设计实现同时对多种类型设备的支持

4. 持续交付阶段：基础能力图谱的卡口体系，持续集成，监控及预警

• 技术能力图谱，自动化检测及问题分派的基础
• 卡口体系建设， 问题前置与工程防腐化
• 持续集成能力建设，时刻就绪，一键集成
• 监控平台&预警， 线上问题吹哨人

5. 踩坑经验 & 总结

听众收益 ：

• 了解大型 App 的全链路、多团队协作和提效实践
• 了解 App 业务侧架构设计经验
• 了解增强交付能力方面的架构设计方案

在搜索引擎系统中构建的推荐系统，与搜索引擎相辅相成，一路发展中随处可见搜索特色的规模增长流量痕迹。本次演讲将介绍百度搜索引擎中的推荐系统产品与定位，推荐在线系统的历史演变和设计思路，推荐离线系统的目标与技术发展，以及机器学习和流式计算在推荐系统中的应用实践。

演讲提纲：

1. 系统介绍

• 搜索引擎中的推荐业务定位
• 推荐系统的业务探索
• 推荐系统的技术视图

2. 推荐系统在线架构

• 推荐系统与搜索场景关联
• 在线架构的设计原则
• 在线架构的业务探索

3. 推荐系统离线架构

• 离线系统的业务目标
• 离线架构的设计原则
• 离线架构的工程实践

4. 推荐系统机器学习与流式计算

• 机器学习发展规模与实现
• 流式计算技术应用

5. 总结与展望

你将获得：

• 了解百度搜索引擎中的推荐系统工程实践经验
• 了解架构技术随业务的变迁趋势与发展前景

任何业务系统，都是从企业战略出发，围绕成本、收入、效率、体验的核心价值，安全、可靠、快速、低成本地实现业务敏捷，并通过技术创新成为业务发展的动力，即技术驱动。问题是：如何做到？

本次分享试图从战略到战术，从宏观到微观，通过京东物流下一代仓储管理系统的复杂度治理体系的实践讲述如何打造一个持续有序的复杂业务中台。核心逻辑是：我们做了哪些工程方面的工作，建立了哪些机制，做到控制复杂度，降低腐化速度，持续有序健康发展。

演讲提纲：

1. 认识复杂度

• 业界观点
• 本次要讲的复杂度是什么
• 复杂度来源根因分析
• WMS 特有的复杂性

2. 中台架构层面：如何搭平台、建生态

• SaaS 化的业务隔离机制和内部协同机制
• 业务不确定性的解决

3. 微服务架构层面

• offload 机制
• 如何技术手段解决业务上的依赖
• API 设计质量参考模型

4. 应用层面

• MVC 架构 vs DDD 架构
• DDD 落地到代码为什么那么难，我们怎么应对的
• 我们的 DDD 落地根本收益是哪些

5. 回顾：治理复杂度的普遍方法和机制

6. 如何制定一份整体的复杂度治理全景图

你将获得：

• 了解物流开放、供应链解耦和中台战略大背景下，从 WMS 6.0 战略逐层分解到业务架构、系统架构，直至代码落地的全过程；
• 了解 WMS 6.0 控制系统复杂度的体系、方法和落地实践