信息学院崔斌研究员课题组在大数据实时引荐研
来源:限购网 发表于2019-07-11 14:46:39 编辑:刘涛
摘要: 跟着大数据年代的降临,从海量信息中敏捷获取有用信息的需求日益激烈。个性化引荐体系以海量数据发掘为根底,引导用户发现自己的信息需求,现已在

跟着大数据年代的降临,从海量信息中敏捷获取有用信息的需求日益激烈。个性化引荐体系以海量数据发掘为根底,引导用户发现自己的信息需求,现已在多个范畴得到广泛使用。传统上,经过定时剖析数据来更新模型,导致引荐模型无法坚持实时性,损坏对用户当时行为引荐效果的精确性。而实时个性化引荐体系能够经过实时剖析用户发生的数据,更精确地为用户引荐,与此一起,还能够依据实时引荐效果进行反应,改善引荐模型,进步体系功能。

北京大学信息科学技术学院、高可信软件技术教育部要点实验室崔斌研讨员课题组与腾讯公司数据渠道部从2019年起联合展开大数据实时引荐研制。研讨工作针对海量性、实时性、精准性等大数据使用中的实践难点,立异性地一起从体系、数据和算法三方面着手处理,即:体系方面,针对现有体系的缺乏,提出由实时接入、实时处理和分布式K-V存储三部分组成的体系架构;数据方面,针对实践国际中严峻的数据稀少、隐反应数据等问题,提出处理方案;算法方面,针对传统机器学习算法难于应对大规模数据实时核算的问题,提出增量核算模型和增量更新办法,有效地完成了分布式流式在线学习。由此研制的实时引荐体系使用于包含视频、新闻等腾讯的多项实践事务,现每天处理千亿条用户行为,支撑百亿级用户恳求,引荐效果显著进步,点击率(click-through-rate,CTR)均匀进步6%~18%。腾讯大数据日前的官方报导《大数据实时引荐:不只是核算》首日阅览量达上万次。

上述效果还以题为《TencentRec:实时流引荐的体系实践》(TencentRec: real-time stream recommendation in practice)和《实时视频引荐探究》(Real-time video recommendation exploration)的论文接连两年在美国核算机学会数据管理专业组年会(Association for Computing Machinery Special Interest Group on Management Of Data,ACM SIGMOD)上宣布。论文榜首作者均为信息学院博士研讨生黄艳香,通讯作者是崔斌研讨员。信息学院徐嬴、谢怡然等研讨生以及腾讯渠道部蒋杰等也参加该研讨。

本研讨得到国家自然科学基金、国家要点根底研讨发展方案(即“973方案”)和腾讯云核算数据中心的支撑。

修改:安定

 

信息学院崔斌研究员课题组在大数据实时引荐研制中获得重要发展

 

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