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上传时间: 2021-02-25
详细说明：摘要：魅族拥有超大规模的用户量及海量数据，魅族推荐平台实现了在海量的数据中对算法模型进行在线及离线训练，在高并发的场景下实时进行预测为用户推荐更感兴趣的信息。同时支撑多算法组合A/B测试，以供算法进行在线实验，并能在线进行动态机器资源分配以达到资源的最大化利用。魅族整个产品线都有用到推荐，包括资讯、视频、应用中心、个性化中心、广告等业务，魅族的推荐平台在其中起到了关键的作用，下文将会全面分析从开始到现在的架构演进，以及其中涉及的技术难点分析，以期给读者带来更多的思考。支撑5个以上大产品线在不同场景下推荐业务的需求；保证业务稳定运行，可用性达到99.9%；推荐场景当次请求响应在200毫秒以内；广
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