千亿特征流式学习在大规模推荐排序场景的应用

在2017杭州云栖大会中，阿里巴巴高级技术专家陈绪的分享《千亿特征流式学习在大规模推荐排序场景的应用》深入探讨了电商个性化推荐的关键技术和挑战。虽然直接的知识库内容未包含该演讲的具体细节，但我们可以根据阿里云产品与服务的相关信息，结合智能推荐、排序实现方法及特征平台（FeatureStore）的知识点，概述其核心要点和解决方案框架。

电商个性化推荐概览

• 算法和技术挑战：在大规模推荐排序场景中，主要面临的挑战包括处理海量用户行为数据、实时性要求高、模型需要处理千亿级别的特征以实现高度个性化，以及如何高效地进行特征工程和模型优化。

PAI平台解决方案

• 智能推荐方案：基于阿里巴巴大数据和AI技术，通过日志服务收集用户行为数据，利用RDS存储后端数据，MaxCompute作为数据仓库处理大规模数据，DataWorks负责数据同步与处理，最终借助智能推荐产品提供个性化推荐服务。

• 排序实现方法：采用PAI平台的Designer工具，通过预置模板“推荐解决方案-排序”来构建工作流，完成从样本数据准备、特征处理到模型训练的全过程。此过程涉及特征离散化、统计唯一值、生成训练样本等关键步骤，并使用EasyRec配置文件填充与模型训练，以实现高效的排序模型部署。

特征平台（FeatureStore）应用

• 特征管理与共享：为了解决特征工程的复杂性，FeatureStore提供了一套集中管理特征的方法，支持离线和在线数据源，如MaxCompute和Hologres。它通过定义特征实体和特征视图，简化特征表的注册、管理和多版本控制，确保特征的一致性和时效性，这对于大规模推荐系统至关重要。

总结

尽管没有直接引用陈绪分享的具体内容，但从上述知识库资料可以推断，他在分享中可能详细阐述了如何利用阿里云PAI平台应对千亿特征规模下的流式学习挑战，特别是在推荐排序中的应用。这包括了数据处理流程的优化、特征工程的自动化与效率提升，以及如何通过先进的算法调优策略来增强推荐系统的准确性和实时响应能力。