实时特征存储
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实时流处理与机器学习:赋能广告效果预测的实践路径
在当今数字营销高速迭代的时代,广告效果的实时预测与智能推荐已成为提升投放效率和ROI的关键。对于正在评估如何将实时流处理(Real-time Stream Processing)技术应用于业务场景的技术团队而言,结合机器学习模型实现广告效...
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无感知实时风控:ML与大数据在海量用户行为评估中的实践
在数字化浪潮的推动下,互联网平台的登录和交易行为呈现爆发式增长。与此同时,伴随而来的是各类欺诈、盗号、恶意刷单等风险行为的激增。如何在用户无感知的前提下,对海量的用户行为进行实时、精准的风险评估和拦截,成为了当前技术领域的一大挑战。这不仅... -
电商推荐系统海量数据与实时弹性伸缩架构实践
在电商推荐系统中,面对每日亿级的用户行为数据、周期性流量高峰(如促销大促),以及对毫秒级推荐结果响应的严苛要求,如何实现存储和计算资源的动态弹性伸缩,避免资源浪费和性能瓶颈,是每个技术团队都需要解决的关键挑战。本文将深入探讨一套基于云原生...
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实时推荐系统特征存储:RocksDB如何平衡低延迟与高一致性
在构建现代广告推荐系统时,特征服务的性能与可靠性无疑是决定系统成败的关键因素。用户行为特征的实时更新与快速查询,对底层存储提出了严苛的要求:既要保证数据的 低延迟 读写以响应毫秒级的推荐请求,又要确保 数据一致性 和 持久化 ,避免因系统...
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实时特征存储新引擎:PMem与GPU加速存储深度解析
在人工智能和机器学习领域,实时特征存储(Real-time Feature Store)是连接离线训练和在线推理的关键环节。它要求极低的读写延迟和极高的吞吐量,以满足模型在毫秒级时间内获取最新特征的需求。传统的存储方案,如基于SSD的KV...
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推荐系统实时特征存储选型:吞吐与延迟的博弈
在推荐系统领域,实时特征的重要性日益凸显。例如,用户近期的浏览、购买行为,商品的实时热度等,都能显著提升推荐的精准度。为了支持这些实时特征,我们需要引入实时特征存储,并将其提供给推荐模型进行快速调用。 然而,这背后隐藏着巨大的挑战:海...
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内容推荐系统:从离线到实时个性化的升级路线图
内容推荐系统升级改造:从T+1到实时个性化之路 公司计划将内容推荐系统从T+1离线推荐升级到实时推荐,以根据用户即时行为提供更个性化的内容。现有基于Hadoop的批处理架构无法满足实时性需求。本文将提供一份详细的路线图,说明如何逐步改...