搜狐视频：个性化推荐架构揭秘与实战关键技术

在"搜狐视频个性化推荐架构设计和实践.pptx"中，该文档详细探讨了搜狐视频如何构建一个高效、大规模的个性化推荐系统来应对千万级视频资源和亿级活跃用户的需求。推荐系统作为解决数据过载的关键工具，主要体现在首页个性化消费流的形式上，如应用宝和百手等渠道的APP产品。 个性化推荐产品形态主要包括基于PGC（专业生产内容）和UGC（用户生成内容）的短视频推荐，目标是在11月底同时上线iOS和Android版本，以满足用户的多样化需求。推荐系统的核心组件包括知识库、主题模型、用户和视频画像、实时反馈与统计、独立后台、推荐引擎、视频处理引擎等，这些组件共同确保了推荐系统的功能全面性和实时性。 整个推荐系统架构强调了计算速度，通过分布式、高可用的实时计算实现2秒内的响应，以保证服务的稳定性和可扩展性。海量数据的处理能力包括在线数据17亿条和离线数据170亿条的分析。智能排序技术则采用实时特征工程、在线学习和多模型融合，以提升推荐的准确性。 基础组件如知识库提供自然语言处理支持，排序特征工程用于构建召回模型，规则卡片封装则是对推荐内容进行管理。实时反馈系统收集用户行为，如点击日志和观影日志，通过LVS负载均衡、Nginx应用容器、Flume实时传输、kafka数据采集等方式进行高效处理。离线计算和存储使用HDFS，推荐引擎则基于HBase，而特征&画像引擎由Storm和Spark Streaming处理。缓存方面，Marathon+Mesos负责任务调度，Redis则用于算法库和模型的存储和缓存。 算法A到N涵盖了多种推荐策略，如召回模型A、推荐结果视频评分模型N_2等。用户画像和视频画像服务通过主题模型进行维护，视频处理引擎负责处理视频内容相关的服务。推荐结果是倒排存储的，如indexcard0到Card_4…等，冯小刚作为一个具体的例子被提及，可能代表某个知名人物的推荐。 推荐引擎的架构设计采用了Bolt组件的localOrShuffleGrouping和fieldsGrouping策略，并依赖于Redis的一致性保证（如使用CAS操作）。用户行为日志（如点击、展示和观影日志）从不同源头（如多端用户）汇集，通过特定的日志处理模块进行分析，以优化推荐内容的展现。 总结来说，这个文档深入剖析了搜狐视频个性化推荐系统的架构设计，涵盖了数据采集、处理、存储、计算以及算法模型的各个方面，旨在提供高质量的个性化体验，以适应海量用户和复杂视频内容的挑战。