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2019年08月25日 12:51

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上图所示是腾讯短视频部门的一个使用案例。用户的视频播放日志和上下文信息被实时转发给Kafka,流数据引擎Storm订阅Kafka的数据。Storm是一个实时的特征生成器,它从一个离线的key-value存储中获得用户画像和视频信息,将两者拼接起来生成特征。生成的特征被传输到在线训练系统中来更新在线模型;同时,这些特征也被转存到HDFS作为离线训练的输入。离线模型通常用来初始化在线训练系统,当出现异常时,离线模型还可以用来重置在线系统。本案例用到的推荐算法是FM,训练样本24亿条,特征维度为63611,在Spark上训练耗时10多个小时,应用Angel后减少至1小时。理财魔方合伙人马永谙表示,本案产生纠纷本质上是行业架构设计的问题,理财行业的目标本来应该是为客户挣到正收益,正收益=产品的收益率×客户投入的资金。因此行业应该有两个分行业,一个资管,管收益率;一个投顾,管客户的资金分配与进出管理,但法律及架构设计并没有给投顾留空间,只给了资管,以及依托于资管的销售,这就导致客户的收益其实没人管。

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