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薛伟：腾讯广点通——大数据之上的实时精准推荐
- 4. 广点通简介(e.qq.com) • 广点通是基于腾讯大社交平 台的效果广告营销产品，在 腾讯大社交平台的海量用户 积累的基础上，运用大数据 技术，进行以人为核心的数 据挖掘，实现精准的广告推 荐。 • 腾讯精准推荐平台是广点通 背后的支撑系统之一 – 数据海量 – 系统实时 – 算法精准
- 6. 数据的基本特点 • 典型的大数据 – 大量(Volume): 腾讯QQ月活跃用户超过8亿,在线人际关系链超 1000亿；Qzone空间月活跃用户数超6亿 – 高速(Velocity): Qzone空间日均相册上传超过4亿，日写操作总数 过10亿 – 多样(Varity): 数据种类多（日志、视频、图片、LBS信息等），非 标准化数据比例高 – 价值(Value):价值密度低，商业价值高
- 7. 从推荐的视角看数据 交叉效应: 用户-物品, 用户-推荐位, 物品-推荐位, 用户-物品－推荐位的相似度 物品 自身属性： 素材特征、文本Tag 类别、价格、成交量 定向规则 、投放预算 生命周期等 派生属性： 归属的行业分类等 用户 推荐引擎 基础数据：年龄、地域、性别 内容： UGC内容：博客、微博内容等 行为：浏览 /收藏/ 喜欢/ 消费/分享等 场景：时间、地点 关系链：好友/朊友/微博关系链 推荐上下文 推荐上下文 属性： 推荐位：首页，IM，详情页… 对应页面内容，页面位置排序… 时间、地点、环境变量等…
- 10. 物品(广告)数据 • 广告主提供的特征： – 类目，文字描述，价格， 定向规则等 • 爬取和计算的特征 – 广告素材图片基本特征 （亮度，饱和度，色彩度， 对比度，尖锐度等） – 图像相似度 – 订单类目预测 – DNN发现深度特征 • 广告特征的实时化 亮度标准差=3 亮度标准差=8 亮度标准差=16 对于同一人群，相似图片CTR接近
- 13. 算法-概述 • 推荐本质上是一种个性化排序 Ranking＝ scoring+sorting+filtering • 特定场景如广点通，排序准确＋预测值精准 AD Ranking = scoring+PCTR+filtering ECPM=CTR*CPC • 指导思想：针对丌同的推荐场景，采用丌同的数据和丌同 的算法策略
- 14. 算法-谱系 • 用户实时行为 规则算法 – 关联，重定向 (重定向， 关联规则，热度，…) • 老用户－老广告 – 经典模型效果好 基于内容的算法 协同过滤算法 (基于邻域，各种矩阵分解，…) 图算法 (最近邻，各类图挖掘，…) 分类算法 (LR，RDT，GBDT，NN，…) • 老用户－新广告 混合算法 – 借助广告相关的标签，文 本，类目，以及提取的广 告特征等 • 新用户－老广告 – 借助用户分群，转移学习 等 • 新用户－新广告 – 寻找相关信息量
- 15. 大数据对算法的挑战 • 挑战－精准投放 – – – – – – 1‰ 用户－广告的评价/行为矩阵过于稀疏，密度千分位，甚至更低 1-3 用户看到广告的曝光机会仅有1-3次/天 3-9 大部分广告的生命周期仅有3-9天左右 50 单次推荐请求控制时间50ms以内 10,000 + 通常单个推荐位可投广告在10万级别以上 10 bn+ 日均推荐请求量可达100亿次+ • 应对 – 高性能的学习算法：分布式幵行的LR，邻域CF，MF等算法 – 场景定制化的用户画像和广告特征提取
- 16. 算法示例 – Logistic Regression • 算法模型 P logit P= ln [, ] 1 P logit P f ( x1 , x2 , xk ) logit P=b0 b1 x1 b2 x2 bk xk
- 17. 算法示例 – Logistic Regression • 特征构成 用户 ＋ 用户基本属性，行为属性、 兴趣标签.. 广告 Tag、图像特征、 类目、行业.. ＋ 推荐位 位置特征信息... • 模型训练 – Spark上的分布式幵行的高维LR算法 – 支持高维特征+大训练数据集 – 15分钟增量更新线上模型 ＋ 其他 ＝ 是否点击 上下文 LBS,时间， 节假日，天气... 1,0
- 21. 系统-腾讯实时计算平台(TRC) • TDBank 广告投放系统 – 日接入消息1000+亿 – 平均采集延迟1-2秒 • TDProcess – 日计算量10000+亿 – 秒级延迟 • TDE – 日读写4000+亿 – 存储量3T – 毫秒级延迟 • 实时推荐引擎 – – – – 日请求100+亿 日推荐10000+亿 推荐延迟50ms以内 模型推送延迟分钟级 TDBank 数据采集 TDProcess 流式计算 实时推荐 实时查询 引擎 TDEngine 分布式存储引擎 分布式计算平台 算法模型+用户画像
- 22. 实时系统助力精准推荐 • 原始数据实时化 – 用户画像数据实时接入和计算 – 广告信息的实时接入和计算 – 上下文信息的实时采集和计算 • 训练数据流式生成 – 点击/曝光数据实时接入，流式关联特征数据，生成训练数据 • 流式模型更新 – 直接用流式生成的训练数据来增量更新模型 • 实时推荐 – 实时访问实时更新的用户，广告，上下文数据 – 实时完成推荐的计算
- 23. Q&A