腾讯游戏通过全生命周期精细化运营策略,结合一站式机器学习平台,构建了高效的推荐系统。该系统涵盖样本拼接、训练、模型优化、推理及特征管理等多个环节,以提升运营效率和用户体验。
全生命周期精细化运营
腾讯游戏采用全生命周期精细化运营模式,针对潜在用户、新手、有效活跃、活跃下降及流失等不同阶段,实施引导成长、关怀激活、挽回拉新等策略。该模式支持多合作方(如网页游戏、手游等),通过一站式机器学习平台处理多数据格式,实现业务逻辑推理和模型流转。
推荐系统整体架构
推荐系统架构基于基础设施和一站式机器学习平台,包括样本拼接、特征抽取、离线训练、实时在线学习、推理及特征管理。关键组件包括:
- 样本拼接与处理:通过分布式文件系统(HDFS)和Keyblock技术实现高效样本拼接。
- 特征抽取:支持实时和离线特征抽取,确保数据一致性。
- 模型训练与优化:采用参数服务器(PS)和分布式文件系统优化通信与计算,通过可观测性工具监控性能。
- 推理优化:通过模型检查、计算图冻结、算子融合等技术提升推理效率。
- 特征管理:标准化特征存储,减少数据冗余(案例中数据有效率仅17%),优化特征提取流程。
性能优化
- 样本拼接:通过分布式Master-Slave架构和Keyblock技术提升效率。
- 训练优化:通过算子并行化、hash表优化、流水线并行化等技术减少通信开销。
- 推理优化:通过模型计算图裁剪、算子融合等技术加速推理。
成效
一站式机器学习平台显著减轻算法工作负担,提升整体上线效率,为多游戏场景(如游戏A、B、C)提供灵活的运营方案支持。