B站推荐模型数据流的一致性架构
出处：
mp.weixin.qq.com
作者：
大数据
推荐系统的模型，通过学习用户历史行为来达到个性化精准推荐的目的，因此模型训练依赖的样本数据，需要包括用户特征、服务端推荐的视频特征，以及用户在推荐视频上是否有一系列的消费行为。 推荐模型数据流，即为推荐模型提供带特征和优化目标的训练样本，包括两个模块，一是Label Join模块，负责用户行为的采集。二是feature extract模块，从原始日志中抽取特征，并基于用户行为计算模型优化的目标label。 在B站早期的推荐模型数据流架构中，如下图所示，采样两阶段特征补齐设计。Label Join模块除了完成用户行为的采集，还需要查询实时特征，补齐训练样本依赖的部分原始特征数据，一般是秒级更新的实时特征，存储在Redis中。而Feature Extract模块在计算样本之前，补齐另外一部分原始特征数据，一般是批量更新的特征数据，存储在KFC中（B站自研的KV系统）
