今日头条 User Profile(推荐系统) 系统架构实践

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推荐系统中最核心的数据之一是 user profile 数据。我们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。这个分享中会介绍今日头条 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： 1. 如何结合 batch 计算与 streaming 计算模型，实现 user profile 的分钟级更新； 2. 如何设计 user profile 的在线存储系统，系统演进，以及技术架构中的关键问题： 1. 如何结合 batch 计算与 streaming 计算模型，实现 user profile 的分钟级更新； 2. 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； 3. 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。 听众受益： 1. 了解大规模推荐系统中 user profile 面临的挑战和问题，以及我们的解决思路； 2. 了解 user profile 系统设计中对存储、计算、队列等基础设施的需求，问题