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基于Spark的大规模机器学习在微博的应用
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2018-01-15
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基于Spark的大规模机器学习在微博的应用
wulei3@staff.weibo.com
新浪微博
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自我介绍
• 吴磊
• 现任职于新浪微博,负责计算框架设计&实现
• 曾就职于IBM、联想研究院,从事数据仓库、大数据应用
• 微博:小生活与大数据
• 微信:方块K
• 邮箱:wulei3@staff.weibo.com
新浪微博
• 微博业务场景
• 大规模机器学习
• 微博机器学习框架
议题
新浪微博
• 中国领先社交媒体平台
• 数据
• MAU:3.40亿+(2017Q1)
• DAU:1.54亿+(2017Q1)
• 同比增长:30%左右
• 用户分布:91%移动端
• 刷新数:百亿级
• 曝光数:千亿级
新浪微博
微博业务场景
微博业务场景
用户体量大
算法模型多样化
(LR, SVM, GBDT, RF, NN, FP, FM,etc)
用户间关系纷杂
微博内容体量大
特征维度巨大
业务场景多样性
(Feed, Hot, Rec, PUSH, Anti-spam, etc)
特征类别多
业务场景复杂
近百亿级别特征维度
近万亿级别样本量
高频访问
微博内容数据多样
(文本、图片、音频、视频,等)
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Tianya_AN
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