大数据+机器学习打造58同城APP个性化推送系统

机器学习打造58同城APP个性化推送系统 机器学习是当前最热门的技术之一，而推送系统是58同城APP的核心组件，本文将详细介绍如何使用机器学习打造58同城APP个性化推送系统。 背景 推送系统是58同城APP的核心组件之一，对于提高日活与留存具有至关重要的作用。然而，传统的推送系统存在许多问题，如推送策略的不足、用户干扰大、推送点击率预估不准确等。本文将介绍如何使用机器学习技术来解决这些问题，提高推送系统的整体性能。 推送控制系统 推送控制系统是推送系统的核心组件之一，负责控制推送的整个流程。传统的推送控制系统存在许多问题，如基本限制、条数限制、推送策略不当等。为了解决这些问题，我们使用机器学习技术来构建推送控制系统。 推送流程 推送流程是推送系统的核心组件之一，负责处理推送的整个流程。推送流程可以分为三个部分：推送准备、推送执行、推送监控。我们使用机器学习技术来优化推送流程，提高推送的整体性能。 推送点击率预估 推送点击率预估是推送系统的核心组件之一，负责预估推送的点击率。我们使用机器学习技术来构建推送点击率预估模型，提高推送的整体性能。 效果数据监控 效果数据监控是推送系统的核心组件之一，负责监控推送的效果数据。我们使用机器学习技术来构建效果数据监控模型，提高推送的整体性能。 五八APP推送发展历史 五八APP推送发展历史可以分为三个阶段：兴趣挖掘+机器学习、运营推送、猜你喜欢推送。我们使用机器学习技术来构建推送系统，提高推送的整体性能。 推送控制系统架构 推送控制系统架构可以分为三个部分：客户端、平台层、业务层。我们使用机器学习技术来构建推送控制系统架构，提高推送的整体性能。 推送点击率预估模型 推送点击率预估模型是推送系统的核心组件之一，负责预估推送的点击率。我们使用机器学习技术来构建推送点击率预估模型，提高推送的整体性能。 模型算法 模型算法是推送点击率预估模型的核心组件之一，负责处理推送点击率预估模型的算法。我们使用XGBoost（分布式版）算法来构建推送点击率预估模型，提高推送的整体性能。 模型离线评价 模型离线评价是推送点击率预估模型的核心组件之一，负责评价推送点击率预估模型的性能。我们使用批次召回率、整体召回率、AUC等评价指标来评价推送点击率预估模型的性能。 用户兴趣 用户兴趣是推送系统的核心组件之一，负责计算用户的兴趣爱好。我们使用机器学习技术来构建用户兴趣模型，提高推送的整体性能。 帖子库 帖子库是用户兴趣模型的核心组件之一，负责存储用户的兴趣爱好。我们使用Hive缓存系统来存储用户的兴趣爱好，提高推送的整体性能。 Tag抽取 Tag抽取是用户兴趣模型的核心组件之一，负责抽取用户的兴趣Tag。我们使用机器学习技术来构建Tag抽取模型，提高推送的整体性能。 实时行为日志 实时行为日志是用户兴趣模型的核心组件之一，负责记录用户的实时行为日志。我们使用Storm流式计算平台来处理实时行为日志，提高推送的整体性能。 发布系统 发布系统是推送系统的核心组件之一，负责发布推送信息。我们使用机器学习技术来构建发布系统，提高推送的整体性能。 总结 机器学习技术可以用来解决推送系统的许多问题，如推送策略的不足、用户干扰大、推送点击率预估不准确等。本文介绍了如何使用机器学习技术来打造58同城APP个性化推送系统，提高推送系统的整体性能。