推荐的客户端生成方式
社区干货
5年迭代5次,抖音推荐系统演进历程
客户端上报用户行为数据高达数千万 IOPS。 业务方期望在任何时候,特征任务都可以做到不断流、消费没有 Lag 等,这就要求特征生产具备非常高的稳定性。**较高的特征实时化要求**:在以直播、电商、短视频为代表的推... 数据生成特征类型、数据输出方式等。 ### 状态存储层 如上文所述,新的特征一体化方案解决的主要痛点是:如何应对各种类型(一般是滑动窗口)有状态特征的计算问题。对于这类特征,在离线计算层架构里会有一个状态存储层...
5年迭代5次,抖音推荐系统演进历程
客户端上报用户行为数据高达数千万 IOPS。业务方期望在任何时候,特征任务都可以做到不断流、消费没有 Lag 等,这就要求特征生产具备非常高的稳定性。 **较高的特征实时化要求**:在以直播、电商、短视频为代表的推荐场景下,为保证推荐效果,实时特征离线生产的时效性需实现常态稳定于分钟级别。 **更好的扩展性和灵活性**:随着业务场景不断复杂,特征需求更为灵活多变。从统计、序列、属性类型的特征生产,到需要灵活支持...
推荐系统基础结构总结 | 社区征文
会用到三种不同的数据处理方式,按照实时性排序,一次是客户端与服务端实时数据处理、流处理平台准实时数据处理(Flink准实时数据处理)、大数据平台离线数据处理(Spark离线数据批处理)。这其中会用到常见的大数据计算和存储技术对数据进行特征工程预处理和特征的存储,比如Spark MLlib、Flink、HDFS等 。大数据平台加工后的数据出口主要有3个:#### 数据用于训练生成推荐系统模型所需要的样本数据,用于算法模型的训练和评估。...
A/B实验在字节跳动推荐系统中的应用与实践
是一种统计学方法,通过对比两个或多个版本的事物,以确定哪个版本对目标的影响更大,目前在各大互联网公司有非常广泛的应用。例如在字节跳动,2023年中数据显示,A/B测试平台目前服务了500多条业务、在线上开的实验总量超过了240万,每天新增的实验数有4000余个,同时线上运行的实验数有5万余个 。 2. # 什么是推荐系统?随着移动互联网的快速发展,用户规模和网络信息量都得到了爆炸式增长。在此背景下,信息过载导致用户产生选...
特惠活动
推荐的客户端生成方式
-优选内容
推荐的客户端生成方式
-相关内容
推荐接口(predict)
调用个性化推荐接口,传入用户id以及相关的上下文信息等,可以获得推荐结果列表。 调用方法go Predict(request *PredictRequest, opts …option.Option) (*PredictResponse, error) 方法参数参数 类型 说明 requ... 如800*600clientVersionstring否客户端版本osVersionstring否系统版本networkTypestring否网络类型,WIFI/4G...carrierstring否运营商osTypestring否系统类型。agestring否用户年龄genderstring否用户性别provinces...
推荐接口(predict)
调用个性化推荐接口,传入用户id以及相关的上下文信息等,可以获得推荐结果列表。 请求方法HTTP POST URL《URL相关名词解释》 部署方式 Region URL SaaS 国内通用 https://api.byteair.volces.com/predict/api/... clientVersionstring否客户端版本。osVersionstring否系统版本。networkTypestring否网络类型,WIFI/4G...carrierstring否运营商。osTypestring否系统类型。agestring否用户年龄。genderstring否用户性别。province...
推荐系统基础结构总结 | 社区征文
会用到三种不同的数据处理方式,按照实时性排序,一次是客户端与服务端实时数据处理、流处理平台准实时数据处理(Flink准实时数据处理)、大数据平台离线数据处理(Spark离线数据批处理)。这其中会用到常见的大数据计算和存储技术对数据进行特征工程预处理和特征的存储,比如Spark MLlib、Flink、HDFS等 。大数据平台加工后的数据出口主要有3个:#### 数据用于训练生成推荐系统模型所需要的样本数据,用于算法模型的训练和评估。...
智能推荐平台-火山引擎
智能推荐平台依托字节跳动领先的大规模机器学习和个性化推荐技术,借助在信息资讯、视频直播、社交、电商等多个领域的能力积累,为客户提供端到端的一站式推荐服务能力搭建的平台,满足不同场景客户的推荐需求
A/B实验在字节跳动推荐系统中的应用与实践
是一种统计学方法,通过对比两个或多个版本的事物,以确定哪个版本对目标的影响更大,目前在各大互联网公司有非常广泛的应用。例如在字节跳动,2023年中数据显示,A/B测试平台目前服务了500多条业务、在线上开的实验总量超过了240万,每天新增的实验数有4000余个,同时线上运行的实验数有5万余个 。 2. # 什么是推荐系统?随着移动互联网的快速发展,用户规模和网络信息量都得到了爆炸式增长。在此背景下,信息过载导致用户产生选...
为君作磐石——人人都能搭建大规模推荐系统
优化方法等多方面有所体现,各种创新思路层出不穷。 大规模推荐系统的落地,工程挑战很大。本文选择大家最关心的Training和Serving系统,介绍搭建过程中会遇到哪些挑战,我们做了哪些工作。对任何一家公司来说,从0搭建... 对于每个特征都单独产生了一对send/recv op来连接worker 和 PS,这样单个worker 就跟 PS 产生了200个send/recv,造成了TensorFlow Runtime的调度困难,降低了分布式训练的速度。 训练过程中CPU的使用率非常不稳定,看...
RocketMQ 客户端使用建议
本文档介绍 RocketMQ 客户端的使用建议,推荐在使用消息队列 RocketMQ版进行消息生产与消费之前,阅读以下使用建议,提高接入效率和业务稳定性。 日志配置RocketMQ 的日志一般是单独配置的,业务日志独立管理。日志默认保存在 ${user.home}/logs/rocketmqlogs 目录的 10 个文件中,每个文件大小为 1G,日志文件名为 rocketmq_client.log。有些业务的用户目录的磁盘空间不大,很容易造成磁盘空间不足。您可以通过设置系统变量的方式配置 ...
为君作磐石——人人都能搭建大规模推荐系统
优化方法等多方面有所体现,各种创新思路层出不穷。大规模推荐系统的落地,工程挑战很大。本文选择大家最关心的 Training 和 Serving 系统,介绍搭建过程中会遇到哪些挑战,我们做了哪些工作。对任何一家公司来说,从... 对于每个特征都单独产生了一对 send/recv op 来连接 worker 和 PS,这样单个 worker 就跟 PS 产生了 200 个 send/recv,造成了 TensorFlow Runtime 的调度困难,降低了分布式训练的速度。* 训练过程中 CPU 的使用率...
推荐服务接口
推荐接口(predict)调用个性化推荐接口,传入用户id以及相关的上下文信息等,可以获得推荐结果列表。 下发回传接口(callback)下发回传接口用于记录已推荐结果,在以后的推荐返回中对已推荐结果去重。以电商行业举例,推荐接口返回推荐商品id列表[1,2,3,4,5],客户服务端判断商品3刚刚售罄,根据运营规则需要在第二位强制插入商品10,最终将商品id列表[1,10,2,4,5]下发给客户端,那么客户侧需要同时将商品id列表[1,10,2,4,5,3] 通过本接口上...
