SACC2018：教您如何實現大資料分析與精準推薦

　　2018年10月17日~19日，由IT168旗下ITPUB企業社群平臺主辦的第十屆中國系統架構師大會(SACC2018)在北京隆重召開。自2009年以來，SACC架構師大會已成功舉辦了九屆，雲集了國內CTO、研發總監、高階系統架構師、開發工程師和IT經理等技術人群，與會規模超千人。本屆大會包括了核心業務系統架構設計、大資料平臺架構、傳統企業數字化轉型、人工智慧應用等四大主線，且每個主線都採用序列的場次安排，以保證大家都能全程聽完，有技術、有經驗、有情懷，使聽會者熱情不減、互動不斷。

　　談到大資料，相信大家都不會陌生，大資料指不用隨機分析法這樣捷徑，而採用所有資料進行分析處理的方法。網際網路時代每個企業每天都要產生龐大的資料，對資料進行儲存，對有效的資料進行挖掘分析並應用需要依賴於大資料開發。精準營銷是在充分了解顧客資訊的基礎上，針對顧客偏好，有針對性地進行營銷，並以事實為依據，以資料為基礎，實現對未來客戶的精準定位、銷售情況的準確預估以及對不同客戶不同業務內容的精確推薦。

　　在大會第三天，我們迎來了主線一“大資料分析與精準推薦”專場，數位技術專家傾囊相授，他們帶來的技術分享著實令人受益匪淺。

　　 搜狐影片高階技術主管李修鵬：基於探索和利用構建的短影片推薦系統實踐

　　Feed流推薦系統最關心使用者的興趣，但使用者自己都無法準確歸納和描述自己興趣，這也是PC時代的搜尋和移動時代的feed流差別的之一。幫助使用者進行興趣歸納是推薦系統首要解決的問題，以此問題為起點進行推薦系統的構建和最佳化，是此次分享的主要內容核心。

　　搜狐影片高階技術主管李修鵬

　　李修鵬分享了三大重點：1,以圍繞使用者興趣描述的影片內容理解和高效的探索出使用者與影片的反饋特徵為行為理解，來歸納使用者興趣實踐探索;2,內容推薦中平衡興趣相關性、熱度、錯誤率等因素實踐探索;3,協同推薦中解決序列化預測問題和群體效應問題的實踐探索。

　　 騰訊音樂娛樂集團高階工程師黃昕：全民K歌UGC內容推薦系統演算法與架構設計

　　黃老師介紹了全民K歌推薦團隊基於使用者網路，對音影片等UGC內容推薦分發的演算法探索實踐，以及相應的推薦上下游架構設計。

　　騰訊音樂娛樂集團高階工程師黃昕

　　 數果資料平臺首席架構師周建平：數果海量使用者標籤儲存分析引擎架構與實踐

　　大資料時代海量使用者、成千上萬標籤維度的使用者畫像標籤資料的儲存與快速檢索已經成為使用者畫像系統的一大技術痛點。透過研究市場上現有的各種技術方案的優勢與不足，數果有針對性的研發了一套分散式使用者畫像儲存引擎Uindex。該引擎融合了搜尋引擎的索引技術，採用分散式、無共享無單點故障的體系架構，使用列式儲存，提供豐富的資料型別，具有高效的實時寫入效能。在查詢時充分利用了mmap技術、向量化技術和倒排索引技術，保證了資料的高效檢索。

　　數果資料平臺首席架構師周建平

　　本主題分享主要對基於傳統資料庫、HBase+ElasticSearch和Uindex三種不同技術方案的優缺點進行分析。

　　 OKCoin首席架構師梁福坤：畫像在排程策略架構中構建實踐

　　在O2O的履約配送場景下的排程是一個時空最優解的模型評估，模型的迭代是伴隨著業務模式的整體演進。而對於畫像部分對於策略的調整，是在大刀闊斧之後的配送服務精細化運營的落地場景實踐;統籌在多角色個性化的世界裡進行私人訂製和整體效率最優。

　　OKCoin首席架構師梁福坤

　　 競技世界高階資料探勘工程師李慧：大資料時代下游戲內的使用者研究

　　隨著大資料概念越來越流行，越來越多的企業開始重視資料，期待從資料中尋找有價值的結論，以指導公司進行運營決策，最終創造更大的價值。對遊戲領域來說，產品最終呈現的是人對慾望的滿足，是與使用者心理和需求的博弈。任何產品都有生命週期，遊戲也不會例外。

　　競技世界高階資料探勘工程師李慧

　　遊戲自研發至上線運營期間，伴隨著不同生命週期階段，使用者也會表現出不同狀態，如使用者新增狀態、使用者活躍狀態、使用者活躍下降狀態、使用者流失狀態，我們需要一套有效的科學評估體系，將這一切感性的、非理性的行為和結果進行量化，透過資料探勘來尋找使用者需求、挖掘問題所在，迭代最佳化或創造新產品。本演講就針對遊戲內不同使用者狀態下所面臨的問題和解決方案展開分享。

　　“十年磨一劍，礪得梅花香”,第十屆中國系統架構師大會準備了三天傳統技術大會演講，兩天深度主題培訓，更多精彩議題歡迎訪問大會專題頁面(http://zt.it168.com/topic/sacc2018/)。