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微博个性化Feed的评测之道
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| 作者 刘道儒 关注 1 他的粉丝 发布于 2016年9月19日 | QCon北京2018全面起航:开启与Netflix、微软、ThoughtWorks等公司的技术创新之路!

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概要
近年来为提升微博用户信息流阅读体验,微博在不断推进信息流的智能化、个性化,而由于模型、策略极为众多,改进效果的人工评测凸显出周期长、成本高、并行度低等弊端。 从2014年起我们就开始A/B Test的尝试,但由于没有解决开关过多、指标统计不标准化的问题,最终都没能成型。到2015年底,参照业界先进经验,以及微博自身的特点,我们设计出开关指标分离、全自动化、支持多语言、指标采集标准化的A/B Test系统Paladin,大大提升策略效果评估的效率。之后为解决独立模型效果评估不标准化、模型特征反馈不足等问题,我们又研发了人工策略效果对比评测、人工策略效果指标评测等工具体系,形成了一套人工、自动相结合的信息流效果评测体系。

个人简介

刘道儒,微博平台研发高级技术经理,毕业于北京信息工程学院,现任微博平台研发高级技术经理、Feed项目技术负责人,负责Feed体系后端研发,先后在TRS、搜狗、新浪微博从事社区&社交业务研发,专注于大规模分布式系统的研发、高可用等领域。他曾代表平台在2012年主导了微博广州机房部署项目以及北京双机房部署项目。

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