C2C电商平台推荐系统架构演进

所属专题:架构升级与优化

嘉宾 : 张相於 | 转转推荐算法部技术负责人&资深架构师

会议室 : 第二会议厅C

讲师介绍

专题演讲嘉宾:张相於

转转 推荐算法部技术负责人&资深架构师

张相於,目前负责转转的推荐系统算法和架构设计相关工作,主导了转转推荐系统和机器学习系统从0到1的搭建,以及后续的持续优化。多年来主要从事推荐系统以及机器学习系统的相关工作,也做过搜索、计算广告、反作弊等相关工作,并热衷于探索大数据技术&机器学习技术在其他领域的应用实践。

议题介绍

地点:第二会议厅C
所属专题:架构升级与优化

演讲:C2C电商平台推荐系统架构演进

演讲摘要

C2C市场是电子商务领域一个重要的细分市场,近年来以二手闲置交易为切入点的各种C2C平台正在吸引越来越多的用户,其潜力和市场规模甚至远大于现有的B2C市场。相比B2C市场,C2C市场由于市场的两端都是个人用户,其数据和用户行为都有着不同的特点,这些特点给推荐系统提出了独特的挑战。

转转推荐系统自建设以来,经历了多次架构升级,每次架构升级都给业务效果带来了巨大的提升。本次分享将向大家介绍转转在C2C平台推荐系统架构演进方面的实践,包括历代推荐架构的设计初衷、核心挑战、演进逻辑等内容。

演讲提纲

  • C2C市场中推荐系统的意义
  • 多策略推荐系统架构设计
  • 推荐系统架构实时化升级
  • 实时推荐系统计算能力升级
  • 统一商品/用户画像计算架构设计
  • 离线挖掘作业架构设计

听众收益

  • 了解不同阶段推荐系统架构的设计和实现要点
  • 了解实时推荐系统的架构设计要点
  • 了解离线/近线数据挖掘系统的架构设计要点

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