APP运营系统是一个复杂但至关重要的体系，旨在确保 APP 能够有效地吸引用户、留存用户并实现商业目标。通常运营系统分为投放引擎和分发引擎两个核心模块，投放引擎的难点在于复杂的业务逻辑，分发引擎则需要承受巨大的流量压力。本文主要分享我们在建设高效的运营平台过程中积累的一些经验以及面临的挑战和思考。
随着产业化的深入，商业搜索场景需要更深入理解业务，与业务结合。本文将介绍商业搜索场景中，围绕用户体验和商业收入提升，所做的技术迭代和升级。第一部分重点介绍业务场景和业务中的问题；第二部分介绍知识图谱的挖掘和应用；第三部分介绍大模型如何在知识图谱场景中进行应用和落地。
本文详细介绍了58同城邀约业务系统的架构设计和实践经验。文章涵盖了系统的业务背景、整体架构、核心组件设计、技术实现细节等。通过平台化设计和标准化实践，该系统显著提升了产研效率、交付质量和业务复用性，为大规模招聘匹配提供了强有力的技术支撑。
58大数据团队在计算方面的在离线混部项目已经取得了很好的效果，后续规划将大数据组件与云技术进行逐步的融合，同时在过去几年，58大数据团队已经实施了很多高效的降本增效策略（数据EC、高效压缩、治理优化等等），也取得了不错的成果，2024上半年考虑结合云技术对HBase集群进行云化改造，进一步降低业务成本，减少运营维护成本。
2023年，大模型如雨后春笋般爆发，58同城TEG-AI Lab作为AI平台部门，紧跟大语言模型技术发展步伐，打造了大语言模型平台，支持大语言模型训练和推理部署，并基于大语言模型平台构建了58同城生活服务领域（房产、招聘、汽车、黄页）垂类大模型灵犀大语言模型（ChatLing），支撑了业务方大模型应用的探索落地。灵犀大语言模型在公开评测集和实际应用场景下，效果均优于开源通用大语言模型以及商用通用大语言模型。
一直以来，在涉及搜索引擎的空间数据检索、空间数值数据查询或范围查询问题领域，BKD或BKD-Tree技术作为空间索引技术的重要方面，一直是被讨论的一个绕不开的热门话题。在网络上有关BKD的技术文章或博客、贴文，虽然也有一些，然而多是言之不精，浅谈辄止，良莠不齐，让很多想学习、掌握BKD技术要点和技术内幕的人不得其法，徘徊在困惑迷茫的新手之路上。着眼于此，本文正是这样一篇全面、深入讲述BKD前世今生、技术内幕和算法本质的技术文章，力求呈现细胞级的深刻论述表达，演绎透彻流畅的算法思想理解脉络，通篇辅以详实的算法伪代码展现，力求达到"理解后即可实践", 全在这一篇文章。关于BKD技术，只看这一篇就足够了。
在当下数字化转型的大环境中，数据成为企业发展重要基石，如何利用好数据进行分析也成为更多企业面临的首要问题。随着信息技术发展，数据分析平台作为一种新型的企业管理工具，可以帮助企业实现数据收集、处理、分析和应用的全过程，为企业提供全面、准确、及时的数据和决策支持。 部门内部自研的数据可视化分析平台-基石，基于传统BI多类型数据源管理，在自助式生成数据展示页面的基础上，加强了数据增强分析能力。其中异动分析、转化分析、漏斗分析等大大提高了数据分析的效率，使分析师和运营人员专注于分析业务、市场行为，了解客户的核心需求、预测市场趋势，为企业提高业绩，获取竞争优势。
作为58自研的一站式性能测试平台，麒麟旨在帮助业务线便捷地完成性能测试，精准评估服务性能和容量等，从而提升服务的稳定性和可靠性。平台包括管理中台、数据监控、报告计算、任务调度和压测引擎等模块，只需用户提交服务、压力参数等信息，即可快速、简单地进行性能测试，平台可根据任务信息动态调整压测资源，无需用户花费大量时间和精力去搭建和管理复杂的压测环境，让其更多地将注意力集中在性能分析、系统调优上。
