技术 in Netflix
来自公司内部的技术分享。根据市面上的公开资料总结了Netflix在技术上面的一些实践和创新，给技术团队的下一步发展寻找一些方向。 »
微鲤看看个性化资讯推荐实践
之前的一篇文章《中华万年历推荐系统实践》讲述了我们从0开始做推荐系统的一些实践。后续主要针对微鲤看看的信息流推荐做了进一步的优化迭代。本文即讲述了这些实践。 作者介绍 林晟，微鲤数据挖掘工程师。目前承担了推荐引擎算法、策略部分以及广告CTR预估等数据挖掘方面的研发工作。 »
浅析区块链
来自公司内部的技术分享，是对区块链技术的入门讲解。 详文：http://www.rowkey.me/blog/2018/03/15/blockchain/ »
大数据环境数据仓库&维度建模
来自公司内部的技术分享，是数仓的入门知识。 目录 数据仓库基本概念 维度建模 缓慢变化维度 拉链表 数据分层 1.1 数据仓库基本概念 1.2 维度建模 1.3 缓慢变化维度 1.4 拉链表 1.5 数据分层 作者介绍 郭彦磊，微鲤高级大数据开发工程师。作为主要研发人员 »
谈谈架构
来自公司内部的一次架构交流/培训，把架构的概念、架构的形式、架构设计原则都做了阐述。 PPT观看 »
中华万年历SR演进
如上图，2亿华人都在使用的日历-中华万年历，给大家提供了实用、方便的服务。 那又是怎样的技术团队，在给我们中华万年历提供技术支撑服务了？ 答案就是我们的后台技术中心团队，主要包括开发团队和SR团队。 在这里重点介绍下我们的SR团队的演进过程以及dev和ops的合作。 »
中华万年历头条数据聚合优化实践
业务介绍 中华万年历的头条数据是根据推荐算法聚合而成的数据，包括ALS算法数据、用户画像数据、时效数据、非时效数据、定投数据、惊喜数据、频道数据、热榜数据、用户相关阅读推荐数据等。启动方式分为冷启动和用户画像启动。 冷启动：无用户画像或用户画像得分<8分。 用户画像：根据用 »
中华万年历大数据平台演进
单节点的统计系统 2014年之前，中华万年历统计的主要内容是广告，那时候统计方案是客户端采集到曝光、点击等数据，在客户端进行轻度汇总之后，提交到服务器，服务器通过redis做队列，采用Bitmap和Bitset的数据结构进行去重统计，然后快照到MySQL中，延时5分钟左右。这个阶 »
中华万年历推荐系统实践
中华万年历的首屏包含日历、运势、星座等功能外，也一直提供着大量资讯类内容。这部分内容早期是由运营同学人工编辑筛选并干预展示规则。但纯粹以人工生产内容的方式效率较低，并且以人工干预展示的方式经常出现流量分配不合理的情况：大量展示机会往往落在少数内容。而内容的好坏直接由人的感觉衡量也 »