腾讯游戏在运营上的实践与推荐系统建设主要涵盖以下几个方面：
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策略，将用户分为潜在用户、新手阶段、有效活跃阶段、活跃下降阶段、流失阶段，并通过一系列措施引导用户成长和恢复活跃度。
推荐系统整体架构
腾讯游戏推荐系统的架构包括基础设施、一站式机器学习平台等。具体步骤如下：
- 上报日志样本：收集用户行为日志。
- 拼接用户样本：处理并整合用户样本。
- 特征抽取：从样本中提取关键特征。
- 离线训练：对特征进行离线训练。
- 在线学习：实时更新模型。
- 在线推理：根据模型推断用户偏好。
- 特征转储：保存特征以备后续使用。
在推荐系统建设过程中的优化
为了提高推荐系统的性能和效率，腾讯游戏采取了多项优化措施：
- 样本拼接：利用分布式文件系统进行高效样本拼接。
- 训练优化：通过优化通信、计算等方式提升训练效率。
- 推理优化：自动优化模型输出，减少无效计算。
- 特征管理：标准化特征提取和存储流程，提高数据的有效利用率。
总结
通过上述措施，腾讯游戏不仅减轻了算法团队的工作负担，还显著提升了整体上线效率。
