手机端推广选择苏州菜根谭网络科技提速14400倍！百度推荐引擎及背后大数据架构揭秘
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在互联网世界中，什么技术代表着人工智能被广泛应用的未来？2012年12月22日，在以“推荐系统实战”为主题的百度技术沙龙上，百度推荐与个性化部高级工程师们与来自亚马逊、豆瓣网、清华大学等单位的技术专家们齐聚一堂，热烈探讨了个性化推荐领域的技术创新和实战案例。内容推荐系统：互联网人工智能的潮流代表
目前主流的搜索引擎技术已经能够较好地满足用户的主动表达的精确需求，而在挖掘并满足用户的潜在需求方面，则需要通过构建“推荐系统”来实现。实际上，随着亚马逊商品推荐、last.fm、Netflix、Pandora、南京百度推荐产品家族（百度视频随心看、百度音乐随心听、百度新闻新版客户端等）、豆瓣电台、优酷视频猜你喜欢等内容推荐系统的兴起，在全球互联网市场，推荐系统已经成为炙手可热的潮流新应用，代表着互联网智能化的发展方向。
然而，建立大型内容推荐系统并不是一件轻松的事情。在系统的服务能力、算法的更新周期、交互和反馈的实时性方面，大型推荐系统都遭遇到一些独特而有趣的挑战。
当“大数据”遭遇“实时性”
鉴于推荐系统对提高用户体验的显著作用，各家主要互联网公司都投入巨资进行研究开发。伴随着推荐系统的“军备竞赛”，一些几年之前难以想象的怪兽级大型推荐系统被开发出来。这些系统具有庞大的规模，通常需要服务上千万的活跃用户、积累了PB级别海量用户数据。如何将海量的用户数据应用到实时的用户交互中去以提高用户体验，成为了一个技术难题。
百度的工程师们分享了自身在Vortex流式计算系统和LISA实时索引架构上进行推荐系统开发的经验。通过工程上的努力，推荐系统的更新周期从20小时缩短到5秒钟，提速14400倍，由此用户的转化率提高了3倍。苏州菜根谭网络科技有限公司
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