闲鱼技术2022年度白皮书-服务端主题-QCon直击|闲鱼推荐大规模应用背后的工程实践(上)

简介: 闲鱼技术2022年度白皮书-服务端主题-QCon直击|闲鱼推荐大规模应用背后的工程实践

 

作者:吴白

 

一、 推荐在闲鱼的应用

 

不同于搜索的确定性,推荐场景面临的问题往往是不确定的。但是正是因为这种不确定,带来了非常大的可能。所以推荐在闲鱼基本上遍地开花的状态

 


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尽管如此,推荐在闲鱼仍然面临着非常大的挑战,而这些挑战和闲鱼C2C市场的定位和特性密切相关。总的来说,闲鱼有四个比较明显的C2C特性:

 

浅库存。闲鱼的商品基本都是孤品单库存,售出即下架。这就需要推荐系统需要非常实时的感知到这种状态变化,对实效性要求非常高。

 

轻发布。闲鱼中的卖家大部分都是个人卖家,为了简化发布成本,一直提倡轻发布。所以闲鱼商品的结构化信息非常少,这给推荐带来的挑战非常大。

 

自由市场。闲鱼还是一个自由市场,在这个市场中有个人卖家,小B卖家,行业和专业卖家,同时也有各种黑灰产用户。这导致在闲鱼流量分发的难度非常高。

 

快速成长。最后闲鱼是一个成长型业务,快速增长带来的规模对推荐的整个基线压力非常大。

 


image.png

闲鱼推荐的演进历程和这四个特性密不可分,所以闲鱼推荐大致可以分成四个阶段

 

阶段一:圈品+离线打分。这个阶段推荐主要靠圈品+离线算分为主,无个性化,时效性天级。

阶段二:少量算法。阶段二开始在首页核心场景引入算法,以天级的I2I为主,但推荐底池时效性已经到了秒级。

阶段三:扩大应用。随着业务拿到算法第一波红利,越来越多的业务开始接入算法。特征和模型时效性也从天级提升至小时级,闲鱼首次引入招选搭投,应用大规模铺开。

阶段四:随着业务快速成长,规模快速扩大,底层基建迎来大规模升级。全图化,模型自动压缩,通用推荐等实现从0到1的越跃变。

 

经历了上述四个阶段的演进,形成了如下所示的闲鱼推荐HLA

 


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接下篇:https://developer.aliyun.com/article/1225869?groupCode=idlefish


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