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。
