7.丁海峰--今日头条User Profile系统架构实践
今日头条公司组织架构及部门职责
今日头条公司组织架构及
部门职责
王题page 4 of 33
XX公司组织架构及部门职责（草案）Rev. O
第1章总则
第1条（目的）
为贯彻落实“保健食品生产质量管理规范”要求，明确公司生产组织机构，保证药品生产经营管理正常有
序进行。
第2条（范围）
本文件适用于本公司。
第3条（相关/支持性文件）
无
第4条（术语的定义）
无
第2章组织
第5条（组织架构及职责与权限）
1.行政管理体系
财务部质管部企划部II技术总营销总部制造总部褒
裁
考核部
检
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主题page 11 of 33 XX公司组织架构及部门职责（草案）Rev. O
买善处理与国家质量管理部门及国内外质量认证机
部分对外关系良好，能为我所用构的关系。
部门生产部主管单位制造总部。
基于三层架构的考核管理系统设计
基于三层架构的考核管理系统设计一、引言随着社会的发展和企业管理的日益复杂，对员工的考核管理变得尤为重要。
为了更科学、高效地管理和评价员工的工作绩效，开发一套基于三层架构的考核管理系统势在必行。
本文将从系统需求分析、系统架构设计和系统实现三个方面，对基于三层架构的考核管理系统进行设计。
二、系统需求分析1. 系统功能需求（1）员工信息管理：包括员工的个人基本信息、考核成绩、考核时间等信息的管理。
（2）考核计划管理：包括制定、审核、发布考核计划的功能。
（3）考核结果管理：包括考核评分、考核结果统计、考核报告生成等功能。
（4）权限管理：包括系统角色的设置、访问权限的管理等。
（1）系统要求可靠、稳定，能够持续运行。
（2）系统要求响应速度快，能够高效处理大量数据。
（3）系统要求具有较高的安全性，能够保障数据的保密性和完整性。
（1）采用三层架构，实现界面层、业务逻辑层和数据访问层的分离。
（2）采用MVC架构，降低耦合性，提高系统的可维护性和可扩展性。
三、系统架构设计考核管理系统采用三层架构，分为表现层、业务逻辑层和数据访问层。
表现层负责与用户交互，业务逻辑层负责处理业务逻辑，数据访问层负责与数据库交互。
2. 表现层设计表现层采用Web界面，用户可以通过浏览器进行操作。
采用HTML、CSS、JavaScript等技术进行界面设计，保证界面美观、友好。
3. 业务逻辑层设计业务逻辑层负责对用户的请求进行处理，包括验证用户的权限、执行相应的业务逻辑以及返回处理结果。
采用JAVA、C#等编程语言进行开发，采用MVC设计模式，将业务逻辑和表现分离。
4. 数据访问层设计数据访问层负责与数据库进行交互，包括数据的增删改查操作。
采用ORM框架进行数据库操作，确保数据库操作的高效性和安全性。
四、系统实现1. 技术选型表现层采用HTML、CSS、JavaScript进行开发，业务逻辑层采用JAVA进行开发，数据访问层采用Hibernate框架进行开发。
21.今日头条算法构架师：3亿用户每天的头条各不一样,靠数据是怎么做到的？【笔记】
今日头条算法构架师：3亿用户每天的头条各不一样，靠数据是怎么做到的？【笔记】混沌研习社服务号 2016-08-29阅读：6039 17推荐时会兼顾用户、环境和文章本身特征相比微信公众号，头条是更好的自媒体平台今日头条是国内领先的新闻客户端，最大的特点是个性化推荐，真正的千人千面。
我们现在有3亿的积累用户，日活用户超过三千万。
我们不靠编辑人工推荐，而是技术算法。
大家有兴趣，头条是怎么推荐内容的？举个简单的例子，头条在给用户找一篇你可能喜欢的新闻的时候，他会考虑三方面的因素：1第一，用户特征，比如兴趣，职业，年龄，短期的点击行为。
2第二，环境的特征。
推荐是一个情景化的事。
比如我自己早上，会看一看科技新闻。
周末晚上会看搞笑视频。
还有网络环境，你要有wifi的话，给你多推视频。
3另外就是文章自身的特征，它有哪些主题词，命中了哪些标签，还有它的热度，是不是很多家媒体都转载了。
包括文章时效性和相似文章推荐。
接下来五到十年的一个愿景，成为最懂你的信息平台，连接人与信息，促进创作和交流。
在开始一两年，我们对创作这块重视不够，也是资源不够，没有形成自己的壁垒。
但是从14年版权风波之后，我们在这块投入的非常大的资源和精力。
今日头条的自媒体平台已经是国内互联网第二大的自媒体平台。
它的增长速度要快于微信公众平台。
为什么呢？大家可能都有微信公众号，可能有这种体会，你在微信上做一个公众号，微信是不会帮你推广的。
你要靠自己的资源，靠自己的人脉进行推广。
比如我专注于写历史故事的，我没有那个资源，我没有那个商业能力，他可能还在三线城市，怎么去推广？头条希望最好的内容到达最适合的受众，我们有个系统帮你自动推荐，点击量多了我们还会给你钱。
没有听说微信公众号还会给自媒体钱的。
归纳总结、A/B测试、双盲交叉验证数据思维的三大工具灵活交叉运用介绍完头条，下面介绍一些案例，我先介绍数据思维几个比较重要的工具：第一个工具是归纳总结，按照特定的维度进行排序，分析对象特性。
以今日头条为例：如何通过用户分层,实现用户快速增长？
以今日头条为例：如何通过用户分层，实现用户快速增长？本文是以用户新增作为出发点，通过对已有用户进行消费行为数据分析和潜客信息挖掘，建立自有品牌产品的用户模型，通过此模型找到有效用户增长拉新渠道，并匹配高效率的用户拉新略，实现用户快速新增。
在营销行业，有个经典的案例——如何将一批木梳卖给寺庙里的僧人。
传统的销售公司给出比较标准的答案是：将寺庙作为分销渠道，把和尚发展为销售代理人，将梳子卖给寺庙进香供佛的善男信女们，并配以“梳掉万千愁思”的销售卖点。
这种错位营销思维，或者说是行销思维，一直被保险公司和销售公司奉为经典，常用于线下培训会的案例材料中。
为什么说这不是一个好的案例呢？实际上和尚并不是梳子的直接用户，如果按照互联网的用户运营思维来说，应该讲究精准的渠道和高效拉新策略，这个渠道的定位一开始就是错的，放在当下来讲，纯属瞎扯。
这个案例在马云的一次公开采访中作为一个反面销售案例也有提到。
说到用户分层，不得不说说今日头条这家公司，头条系的产品是以用户分层增长进行拓展，庞大的产品矩阵清晰的对应特定的用户群体。
尤其是后来推出的懂车帝、激萌两款产品，直接以垂直人群作为产品定位，这套打法很值得借鉴和学习。
头条系产品矩阵用户人群画像：多维度数据化构建用户立体画像很多公司在做用户研究的时候，用户画像这一部分，都会流于形式。
单纯从用户年龄、性别、地域进行比较肤浅的分析是不够的，分析太浅没有实际意义。
笔者认为更为深刻的用户画像不应该单纯由市场部或者外部咨询机构输出，基于用户问卷调研和用户访谈得出画像不足以说明问题，也很难精准定位到目标潜客。
只有数据不会说假话，最真实可靠的用户画像，应该是通过数据运营分析，并结合外部的行业资料综合得出。
一个用户画像是立体的，有深度的。
我每次在做新产品的用户画像时，我会将这个过程想像成做壁画，不同原石材质的油墨一层一层往上面叠加，最终形成的画像是有不同的指标（色差），不同的角度（几何比例），不同的指导性（视觉）。
微博架构方案
-提供微博内容全文搜索，优化用户体验；
-实现实时搜索，提高搜索效率。
四、网络安全与数据保护
1.网络安全
-部署防火墙、入侵检测系统，防止恶意攻击；
-使用安全协议，如HTTPS，保障数据传输安全；
-实施严格的权限管理，防止内部数据泄露。
2.数据保护
-对用户敏感数据进行加密存储和传输；
-分析监控数据，优化系统性能。
六、实施与验收
1.实施计划
-制定详细的项目实施计划，明确时间节点、责任人和验收标准；
-按照实施计划，分阶段推进项目实施；
-组织技术培训，确保项目团队具备实施能力。
2.验收标准
-系统稳定性：确保99.99%的在线时间；
-性能指标：满足业务需求，响应时间不超过500ms；
-数据安全：无数据泄露事件发生；
微博架构方案
第1篇
微博架构方案
一、项目背景
随着互联网的快速发展，社交媒体已经成为人们日常生活中不可或缺的部分。微博作为国内领先的社交媒体平台，为广大用户提供了一个实时信息分享、互动交流的场所。为了满足日益增长的用户需求，保障平台稳定、高效运行，现需对微博平台架构进行优化升级。
二、方案目标
1.提高系统稳定性：确保平台在高并发、高负载情况下，仍能稳定运行，降低故障率。
（2）采用分布式设计，提高系统性能，确保高并发场景下的稳定运行。
（3）引入负载均衡技术，合理分配请求，提高资源利用率。
2.数据库设计
（1）采用关系型数据库存储用户数据，如MySQL、Oracle等。
（2）采用NoSQL数据库存储非结构化数据，如MongoDB、Redis等。
（3）建立合理的索引策略，提高数据查询速度。
《亿级流量网站架构核心技术 跟开涛学搭建高可用高并发系统(博文》读书笔记模板
《亿级流量站架构核心技术》一书总结并梳理了亿级流量站高可用和高并发原则，通过实例详细介绍了 如何落地这些原则。本书分为四部分：概述、高可用原则、高并发原则、案例实战。从负载均衡、限流、降级、 隔离、超时与重试、回滚机制、压测与预案、缓存、池化、异步化、扩容、队列等多方面详细介绍了亿级流量站 的架构核心技术，让读者看后能快速运用到实践项目中。 不管是软件开发人员，还是运维人员，通过阅读 《亿级流量站架构核心技术》都能系统地学习实现亿级流量站的架构核心技术，并收获解决系统问题的思路和方 法。
10.1简介 10.2 HTTP缓存 10.3 HttpClient客户端缓存 10.4 Nginx HTTP缓存设置 10.5 Nginx代理层缓存 10.6一些经验 参考资料
11.1多级缓存介绍 11.2如何缓存数据 11.3分布式缓存与应用负载均衡 11.4热点数据与更新缓存 11.5更新缓存与原子性 11.6缓存崩溃与快速修复
17.1为什么需要统一服务 17.2整体架构 17.3一些架构思路和总结 17.4引入Nginx接入层 17.5前端业务逻辑后置 17.6前端接口服务器端聚合 17.7服务隔离
18.1 OpenResty简介 18.2基于OpenResty的常用架构模式 18.3如何使用OpenResty开发Web应用 18.4基于OpenResty的常用功能总结 18.5一些问题
读书笔记
试读的部分看完了，高并发高可用有些技术之前了解过，就是连贯不起来，这本书把各种要点都囊括了，读 到精彩处戛然而止，买了实体书。
目录分析
第1部分概述
1.1高并发原则 1.2高可用原则 1.3业务设计原则 1.4总结
3隔离术
2负载均衡与反向 代理
4限流详解
系统架构设计师一本通-精华知识点
系统架构设计师一本通-精华知识点一、系统架构基础概念。
1. 架构定义与目标。
- 系统架构是对系统的组成结构、元素间关系、系统与环境间关系等的高层次描述。
其目标包括满足功能需求、非功能需求（如性能、可靠性等），并为系统的演进提供框架。
- 例如，企业级信息系统架构需要考虑不同业务模块间的数据交互、用户访问权限管理等多方面因素。
2. 架构视图。
- 逻辑视图：描述系统的功能组件及其关系，关注系统的功能需求。
如电商系统中用户管理、商品管理、订单处理等功能模块的逻辑关系。
- 物理视图：涉及系统的硬件、软件在物理环境中的部署。
例如，服务器的分布、网络设备的连接等。
- 开发视图：着眼于软件开发过程中的模块划分、代码结构等。
对于大型软件项目，合理的开发视图有助于提高代码的可维护性和开发效率。
- 进程视图：主要针对系统运行时的进程、线程等的交互与调度。
在多用户并发访问的系统中，进程视图能帮助优化资源分配和提高响应速度。
3. 架构风格。
- 分层架构：将系统按照功能层次进行划分，如常见的三层架构（表示层、业务逻辑层、数据访问层）。
每层有明确的职责，层与层之间通过接口进行通信。
这种风格提高了系统的可维护性和可扩展性。
- 微服务架构：将系统拆分为多个小型、独立的服务，每个服务都可以独立开发、部署和扩展。
例如，在电商系统中，用户服务、商品服务、支付服务等微服务可以根据业务需求灵活组合和演进。
- 事件驱动架构：基于事件的产生和处理构建系统。
在物联网系统中，传感器产生的事件可以触发相应的处理逻辑，如温度传感器检测到异常温度后触发报警机制。
二、需求工程。
1. 需求获取。
- 与用户、利益相关者进行沟通，采用的方法包括访谈、问卷调查、观察等。
例如，开发医疗信息系统时，通过与医生、护士、患者等不同角色的访谈，获取他们对系统功能和操作流程的需求。
- 收集业务流程、规则等信息。
对于金融系统，需要深入了解各种金融业务的交易规则、风险控制流程等需求。
高并发架构实战：从需求分析到系统设计
负载均衡则是保证系统在高并发下的稳定运行的关键技术。通过合理地分配 请求到多个服务器上，可以避免某个服务器过载，保证了整体系统的稳定性。
而异步处理则适用于那些处理时间较长的任务。将这些任务放到后台异步处 理，可以避免对前端请求的阻塞，提高系统的并发处理能力。
这本书还强调了监控和日志的重要性。一个好的监控系统可以帮助我们实时 了解系统的运行状况，及时发现并解决问题。而详细的日志记录则为我们提供了 问题排查的依据，有助于我们快速定位和解决故障。
在当今这个信息爆炸的时代，互联网应用面临着前所未有的并发压力。不论 是社交应用、电商平台还是在线视频会议，都需要在数百万甚至亿级别的用户并 发访问下保持流畅的用户体验。这不仅需要强大的服务器硬件支持，更需要优秀 的系统架构设计。
这本书从需求分析开始，引导读者逐步进行系统设计。它强调了如何识别并 定义系统的关键性能指标，例如响应时间、吞吐量、并发用户数等。然后，书中 详细介绍了如何运用分布式架构、缓存机制、负载均衡和异步处理等手段来优化 系统。
作者简介
这是《高并发架构实战：从需求分析到系统设计》的读书笔记，暂无该书作者的介绍。
谢谢观看
《高并发架构实战：从需求分析到系统设计》是一本非常值得一读的书。它 不仅为我们提供了一个全面的高并发架构实战指南，还通过丰富的案例和实用的 技巧帮助我们快速掌握这一领域的知识。无论大家是技术新手还是资深工程师， 都能从这本书中受益匪浅。
阅读感受
《高并发架构实战：从需求分析到系统设计》读后感
《高并发架构实战：从需求分析到系统设计》是一本深入浅出地讲解高并发 架构设计和实践的书籍。通过对这本书的学习，我深刻地理解了高并发系统架构 的重要性以及如何构建一个高效、稳定、可扩展的系统。
精彩摘录
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丰
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数据来源：(1)多盟 (2)DCCI《2011中国移动互联网蓝皮书》
北京字节跳动科技有限公司
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泛阅读市场正经历变革
来源多样化的丰富内容与移动时代的碎片化小屏幕阅读的矛盾
个性化
现 在
社交化 碎片阅读
wwwtoutiaocom21海量数据百万张图片数万个视频?维护所有用户的展示动作历史每日存储上亿展示记录上千万动作记录高性能架构?使用c和python开发的分布式系统?多年创业公司工程经验基于开源和自研的高性价比和可靠性的在线系统?目前每日近200万dau含web千万条数据处理上亿次实时请求使用30台服务器实时信息计算?每位用户授权sns信息后5秒内计算出兴趣分布?每个动作产生后30秒内更新用户兴趣?每条信息10秒内完成提取挖掘消重分类?每次请求均根据每位用户的兴趣和历史进行实时推荐和返回高性能的实时大规模数据运算北京字节跳动科技有限公司http
User Data & Interest
DB
Privacy Control
产品经理推荐策略产品必备技能之推荐系统框架(上)
编辑导语：推荐策略产品的必备技能之一：推荐系统框架，可能有的同学还不太了解，作者简单地分享了一些相关知识，我们一起来看一下。
本模块的目标：一个经典的推荐系统的架构，主要包括如下四部分：“推荐服务”的功能是对来自业务的request进行预测。
比如，我这会打开抖音，抖音后台会发送一个request给推荐服务所在的服务器，服务器接收到这个request之后，会根据过去我在抖音上的行为偏好，为我推荐我可能感兴趣的短视频。
“存储系统”的功能是存储用户画像、物品画像、以及模型参数。
“离线学习”的功能包括：模型训练、物品画像、用户画像计算。
“在线学习”的功能是利用用户的即时数据进行预估。
每研究任意一款产品，我第一个想法，都是去看看世界上经典、优秀的产品他们是怎么设计的，以及为什么要这样设计。
我的关注目标很简单：从目标开始，以终为始，同时know how。
know- how(或know- how，或程序性知识)是一个关于如何完成某事的实践知识的术语，相对于“know-what”(事实)、“know-why”(科学)或“know who”(沟通)。
为了支撑这个目标，creator都做了哪些设计？是否存在好的「设计模式」值得我学习？设计模式是我尝试通过学习行业经典的产品，从而发掘出可复用的知识结构。
这类复杂产品设计师是如何做到快速深入业务，做到设计驱动，达到业务与专业双成长，是否存在好的「设计工作模式」、「设计思维」值得我学习？业务专业双成长：双成长指的就是如何在消耗大量时间深入业务的同时，在专业深度上也能保持精进。
这是Netflix的推荐系统架构，分为离线、近线和在线层。
这样的设计模式，在当前依然是主流模式。
这是Netflix的推荐系统架构，这个架构的设计目标是：《个性化和推荐的系统架构》中提到：开发一个能够处理大量现有数据、能够响应用户交互并易于试验新的推荐方法的软件体系结构并不是一项简单的任务。
在这个架构中，计算被分为了离线、近线和在线。
互联网广告平台系统架构设计
@独孤大虾方兵
@独孤大虾方兵
@独孤大虾方兵
@独孤大虾方兵
@独孤大虾方兵
采用Memcache缓存技术 Cookie Engine由多台服务器构成，按照一定的规则分
别储存一定时间内（例如最近一天活动）的Cookie Cookie Cache负责与数据库交互并缓存Cookie
@独孤大虾方兵
采用独立的、组件化的日志模块设计 Log Filter根据配置文件的规则对日志进行过滤 Trace Source根据配置文件的规则对日志进行分类
处理 根据不同的分类采用不同的Trace Listener进行存
储处理，写入数据库、发邮件等等 Log Formatters用于对日志信息进行格式化，以提
BIEngine定时从数据仓库中读取数据并进行分析， 生成相应报表，将报表结果写入报表数据库
ADReport负责从报表数据库中读取报表结果进行 展示，并提供Excel插件的API接口
用户使用报表有三种方式：
◦ 使用Web界面查看已预生成的报表 ◦ 使用Excel插件进行自助数据分析 ◦ 通过广告产品部进行Case by Case的数据分析
@独孤大虾方兵
@独孤大虾方兵
@独roxy分别请求视频信息和 广告信息后打包返回
TemplateSerializer负责根据不同的语言（例如html、 xml等）将返回的信息与模板进行合并并序列化
Proxy承担的职能为信息的转发和打包转发并保护提供 复杂应用的服务器的安全
不同的广告形式有不同的展示器和视图（皮肤）， 即不同的行为和不同的视觉效果
展示器负责广告的行为 视图（皮肤）负责广告的视觉效果 开发新广告形式只需要开发新的展示器和视图（皮
毕业设计（论文）_基于CS架构的学生信息管理系统
学生信息管理系统摘要：随着信息时代的来临以及信息化的高速发展，信息的自动化管理已成为当前迫切需要解决的问题。
作为高校的学生信息管理部门，承担着管理数量庞大的学生信息的工作。
常规的管理方式已难以满足高校发展的需求，极大的影响了学生信息管理的效率和安全。
建立一套以信息和计算机技术为支持的综合学生信息管理系统是解决这些问题的关键所在。
本论文根据软件工程中软件开发的流程，对系统需求分析、软件设计和编码、功能实现和测试工作进行了详细介绍。
阐述了高校学生信息管理系统的设计、开发及实现过程。
首先，简要地介绍了信息管理系统的有关概念及技术基础，然后运用结构化系统开发方法，详细地分析了高校学生信息现行管理系统的组织结构、组织业务流程、组织需求及组织数据流程等，得到了新系统的逻辑模型。
在此基础上，选用了适合于高校学生信息管理的关系数据库理论与设计方法，进行了高校学生信息管理系统数据库的概念结构和逻辑结构设计。
最后，利用结构化设计方法进行了系统设计和开发。
本系统使用Microsoft SQL Server 2000作为数据库，以Microsoft Visual Studio .NET 2005作为系统开发工具开发出一套实用的C/S架构的学生信息管理系统。
关键词：学生信息，信息管理系统，数据库设计目录1前言 (3)1.1开发背景 (3)1.1.1研究的目的与意义 (3)1.1.2国内外研究现状及发展趋势 (4)2系统理论与技术基础 (5)2.1C#简介 (5)2.2SQL Server 2000简介 (5)2.3开发平台及工具的确定 (6)3系统需求及可行性分析 (7)3.1需求分析 (7)3.2可行性分析 (7)3.2.1可行性研究的方法 (7)3.2.2技术可行性 (7)4系统总体设计 (8)4.1设计思想 (8)4.2系统功能设计 (8)4.2.1系统功能分析 (8)4.2.2系统功能模块设计 (8)4.3数据库设计 (12)4.3.1数据库逻辑设计 (12)4.3.2数据库结构设计 (13)4.3.3数据库的关系图 (16)5系统功能实现 (17)5.1系统功能实现 (17)5.1.1登录模块设计 (17)5.1.2主要功能实现 (19)6系统的测试 (28)6.1系统管理员测试................................................................ 错误！未定义书签。
聚合类中的黑马今日头条,是如何实现用户与内容的精准连接？
聚合类中的黑马今日头条，是如何实现用户与内容的精准连接？机器深度学习逐渐成为互联网的焦点。
信息大爆炸的时代，如何将碎片化阅读与机器学习完美结合，实现个性化内容信息的分发？本文将以另一种视角解读分析“聚合类信息平台的巨头”——今日头条。
一、今日头条的产品简介1. 产品定位与介绍今日头条是互联网连续创业者张一鸣于2012年3月份创建，一款基于数据挖掘的推荐引擎产品，为用户推荐有价值的、个性化的信息，提供连接人与信息的新型服务。
•产品slogan：你关心的才是头条•产品定位：聚合类资讯app•产品的核心价值：基于用户的行为数据为用户推荐个性化新闻资讯2. 市场分析于2012年8月发布第一个版本，截止2016年8月底，今日头条目前拥有超过5.5亿的装机用户，月活跃用户超过1.3亿，日活用户超过6000万，每个用户平均每日使用时长超过76分钟，人均单日启动次数远超其同类竞品。
随着移动互联网人口的红利消失，网民人数已经区域饱和的趋势下，产品越来越重视用户的使用时长数据。
用户使用时长移动应用排名中，今日头条已经排到11位，紧随手机淘宝之后（top20中腾讯占了7成，第一和第二分别位微信和QQ）。
3. 今日头条——张一鸣每一款产品的发展都会或多或少都会收到创始人的影响，我们通过了解其创始人的背景，希望能对产品有更深入的了解。
张一鸣，今日头条创始人，现任CEO。
2005年，南开大学毕业加入酷讯。
加入酷讯之前曾有过短暂的时光和师兄创业。
加入酷讯后，两年的时间从一枚普通的程序员进阶为技术开发总监（这段经历张一鸣在篇文章“最看好年轻人的五个特质”中有详细描述，感兴趣的同学可以看看）。
2008年，加入微软同年离开并以技术合伙人的身份加入社交网络校内网和饭否。
饭否关闭后创立了中文房产搜索网站九九房，九九房当时已成为第三大房产信息网站，并在移动领域同类应用中遥遥领先。
2012建立了字节跳动科技有限公司即今日头条。
总结起来，就是不断的创业，不断的颠覆自己，去做自己想做的事情。
产品需求-今日头条算法原理(全文)
今日头条算法原理（全文）本文主要分享了今日头条推荐系统概览以及内容分析、用户标签、评估分析，内容安全等原理。
今天，算法分发已经是信息平台、搜索引擎、浏览器、社交软件等几乎所有软件的标配，但同时，算法也开始面临质疑、挑战和误解。
今日头条的推荐算法，从2021年9月第一版开发运行至今，已经经过四次大的调整和修改。
今日头条委托资深算法架构师曹欢欢博士，公开今日头条的算法原理，以期推动整个行业问诊算法、建言算法；通过让算法透明，来消除各界对算法的冒犯，并逐步社会推动整座行业让算法更好的造福社会。
以下为《今日头条算法原理》全文：今日头条今天资深算法架构师曹欢欢：本次分享将主要介绍今日头条推荐系统概览以及内容分析、用户标签、评估分析，内容安全等原理。
推荐系统，如果用形式化的方式去描述实际上是拟合一个用户对内容满意度的函数，这个函数需要输入三个维度的变量。
建构三方面的维度，模型会给出一个预估，即推测推荐内容在这一场景下对这一用户是否合适。
这里还有一个风险问题，如何引入无法或者衡量的目标？推荐模型中，点击率、阅读时间、点赞、评论、转发包括点赞都是可以量化的目标，能够用模型预测直接拟合做预估，看线上提升情况可以知道做的好不好。
但一个大体比率的推荐系统，服务用户众多，不能完全由指标评估，引入数据评价指标以外的要素也很重要。
比如广告和特型内容频控。
像问答卡片就是比较共通的内容形式，其推荐的目标不完全是让用户浏览，还要考虑吸引用户回答为社区贡献。
这些内容和普通内容如何混排，怎样控制频控都需要考虑。
此外，平台出于内容生态和社会责任的渠道考量，像低俗内容的排挤，标题党、低质内容的打压，重要新闻的置顶、加权、强插，低级别账号内容降权都是算法全部内容本身无法完成，需要进一步默许对内容进行干预。
下面我将简单介绍在上述算法目标的基础上如何对其但此实现。
前面提到的公式y=F(Xi,Xu,Xc)，是一个很经典的监督学习结构性问题。
可实现的方法有很多，比如传统的协同过滤二维，监督学习算法LogisticRegression模型，如上所述深度学习的模型，FactorizationMachine和GBDT等。
什么是今日头条的一战略产品经理职场进产品运营用户分析操作指南
什么是今日头条的一战略？接下来，我想以张一鸣创立今日头条为例，用“一”战略的方式拆解这个案例，借假修真。
把“一”战略拆解得详尽一点。
今日头条是字节跳动的第一款产品，字节跳动目前的文化、价值观、底层算法其实都体现在这款产品里。
所以我们要用“一”战略的灵魂三问去拷问。
第一问，什么是今日头条的“一”？为理解这一点，我们要回到2012年今日头条刚上线时，当时四大门户都做了新闻客户端，也都达成了千万日活。
而张一鸣的团队当时只有几十人，融资非常难，几乎没人相信他能成功。
张一鸣说，有一个月他见了30多个投资人，结果因为说话太多而失声。
移动互联网时代，四大门户对这类产品的定义还是“新闻客户端”，把PC互联网的新闻模式直接照搬过来。
内容产生方式和PC门户时期完全一样，由主编、编辑人为推荐。
没人意识到具象经验的不可迁移性。
所以客户端产品做到4000万日活就遇到了瓶颈，现在这种产品形态已经基本消失了。
张一鸣早就一再解释，今日头条不是客户端。
他把今日头条定义成“信息分发平台”。
“信息分发”的重点不是信息而是“分发”。
分发比信息更重要，这是一次全新的定义。
然而，信息分发也只是表象，对张一鸣而言，有一个至深的信念，甚至可以作为他的第一性原理。
他说：“信息的流动本身对社会有非常深远的影响，我甚至觉得它可能是各种其它效率的基础。
”“信息流动的效率比信息本身更重要。
”这句话换一种表述方式：“节点之间的连接比节点本身更重要。
”你会发现，这已经属于网络科学理论，上升到了三楼哲科思维。
所以，今日头条的本质绝不是一个信息分发平台，而是信息流动网络。
张一鸣认为“提升信息分发效率是今日头条的使命，而一切能够让分发效率变得更高的内容缝隙，都应该成为今日头条覆盖的领域。
”他说过最令人血脉偾张的一句话是“百度之搜索，腾讯之社交，阿里之电商，本质上都是一种信息分发方式。
”第二问，如何击穿？如果今日头条的“一”是信息流网络，从哪一点来击穿呢？答案是改变人和信息之间的关系。
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https:///facebook/rocksdb/issues/210
Performance
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数据量：压缩后 12TB 数据 x 2副本 QPS：read 140K，write 55K (cache 后) 时延：avg 500us, pct99 5ms 机器：16台机器，SSD，存储瓶颈
需要怎样的用用户特征
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人人口口学：性别、年龄、地域，etc. 内容特征：category, topic, keyword, entity, etc.
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喜欢 & 不喜欢 短期 & ⻓长期
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协同特征：相似用用户 其它：e.g. 逼格
My Profile
算法
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点击加权 & 未点击惩罚 热⻔门点击降权 时间衰减 噪声过滤：spam，标题党等 其它精细的调优
Lessons we learned
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Batch + Streaming 是一一种常用用的模式
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合适的基础设施和业务抽象，减少重复
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深入入理解 workload，选择合适的存储系统
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Rocksdb on SSD rocks!
Thanks for listening. Joint work with many others.
问题
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CPU 密集，大大量重复计算 高高写入入吞吐，MySQL 瓶颈 更新不及时，用用户动作反馈到 user profile 可能会 ⻓长达两天
Streaming Approach
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A Storm Topology mini-batch processing
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固定 10 min 时间窗口口 获取用用户上一一次 profile 状态作为 base 做时间衰减 使用用新增的展示示和动作更新 profile
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Data pipeline
算法接口口抽象
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Storm & Mapreduce 计算模型有差异，但核心心算 法一一致 抽象核心心算法接口口，算法实现保持一一致，避免维 护两份不同的 Code
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update_profile(base_profile, impressions, actions) => new_profile
Q&A Time
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Profile Server
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feature 数量：200+ 容量：单副本 12TB 请求次数：1.2M qps
Batch Approach
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Batch 计算，MySQL 存储 Daily Mapreduce Workflow
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对每日日活跃用用户，抽取该用用户过去两个月月的展 示示和动作，从0开始重建该用用户的 user profile
Pros.
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用用户动作反馈周期大大大大缩短：2天 -> 10分钟 减少重复计算，节省大大量计算资源
Cons.
•ห้องสมุดไป่ตู้
统计类特征会有延迟，即时值 不等于 最终值
• •
点击延迟：用用户可能在展示示之后一一段时间才会点击 热点文文章点击降权：热点文文章，在文文章发布初期点击的用用户被 错误的认为点击了冷⻔门文文章 文文本特征延迟：spam 标题党等特征判定会有延迟
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ProfileStore
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需求
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读请求稳定低延迟：serve 在线访问请求 高高写入入吞吐：batch/流式更新 数据多副本 数据量巨大大，需要可水水平扩展
Springdb
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twemproxy + rocksdb 主从同步 双副本 twemproxy reload 配置实现主从切换 重写 compaction 策略，降低写放大大系数 latency ⻓长尾调优，减少超时
LSM-Tree Compaction
/2015/02/14/log-structured-merge-trees/
Fight with Write-Amp
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rocksdb: LSM-Tree, compaction, 写放大大10x~, SSD 寿命 Our Solution:
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Re-thinking: Spark & Spark Streaming
UserActionStore
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基于 HBase 实现的，实时、可随机读写、可扩展 的用用户行行为存储 以 (hash, user_id, timestamp) 为 RowKey 访问接口口
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UAStore.get_impressions(uid, start_time, end_time) UAStore.get_actions(uid, start_time, end_time)
今日日头条 User Profile 系统架构实践
丁海峰
推荐系统是怎样工工作的
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高高质量的用用户特征是做好推荐的关键之一一
什么是好的推荐效果
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点击率，但不仅是点击率 内容高高质量，丰富多样，有惊喜感，能够帮助用用 户探索兴趣，快速反馈又又不能过度灵敏，etc. ⻓长期⺫目目标
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用用户：有兴趣，有收获，愿意⻓长期使用用 生生态：鼓鼓励良币，驱逐劣币
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限制只使用用 L0~L1，减少 compaction 层次 Customized Level Style Compaction
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L0 小小文文件 compaction => L0 L0 大大文文件 full compaction => L1
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写放大大 10x~ => 2~3x，读放大大、空间放大大可接受
System Overview
Our Challenges
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存量用用户量大大，用用户行行为数据量巨大大 期望快速反馈 Online serving storage: 读写吞吐高高，时延低且可 预期
一一些数字
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用用户行行为数据
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历史存量：500TB+ （压缩后） 每日日新增：1TB+ （压缩后） 高高峰时段：400K msg/s （Overall）
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算法上线可能会有异常，需要回滚 user profile
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batch 更容易，覆盖新数据即可 streaming 计算需要 replay ⻓长时间的历史数据，开销反而而更大大
Hybrid Approach
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在 Streaming 更新的基础上，引入入周级的 Batch 校准 以上一一次 Batch 计算产出的 user profile 快照作为 base，replay 其后产生生的用用户展示示、动作并更新 user profile