分支路径图调度框架在vivo效果广告推荐系统中的实践

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1. 分支路径图调度框架 在vivo效果广告推荐系统中的实践 周保建丨vivo互联网效果广告AI架构师
2. 目录 图调度框架简介 分支路径图调 度框架的实现 在效果广告推荐统 中的落地过程
3. Chapter 1
4. 异步调度 实时AI预估服务 ABT 效果广告 推荐系统 Predictor 上下游依赖众多 Schedule 健壮和高可用 高可扩展性 Feature Server Kafka
5. 曾经的异步调度方法 面向过程 树调度 DAG callback函数 框架调控 有向无环图 可读写性差 可读性比较优雅、清晰 图广度遍历 可扩展性差 扩展性较面向过程方法要好 扩展性较好 可维护性差 但不能准确地描述服务调用流程 但对分支 尤其是失败和超时管理较差 大量的控制状态 导致可扩展性不断降低 ? 需要新方法
6. 推荐系统流程 开始 开始 解析请求 获取用户 特征 获取 ABT 参数 获取本地 广告特征 Game User Emb Game User pay Pre-rank 前置策略 Rank 预估 CTR 预估 CVR 预估 CVR2 粗排 Recall Rerank) 后置策略 拼接结果并返回 结束 全链路 debug(Kafka) 结束 理 想 状 态
7. 推荐系统流程 正常 开始 超时 异常 解析请求 获取用户 特征 获取 ABT 参数 获取本地 广告特征 Game User Emb Game User pay 异常处理 超时处理 异常处理 前置策略 预估 CTR 预估 CVR 预估 CVR2 粗排 Recall 后置策略 拼接结果并返回 结束 异常处理 超时处理 全链路 debug(Kafka) 兜底逻辑 现 实 状 态
8. 推荐系统服务调用流程 0 input 1 Pre-rank 2 rank 3 rerank 4 output 5 -1 -2.1 -5 output -3.0 0 input 1 Pre-rank 2 -2.0 rank 3 -3.0 -3.1 rerank 4 output 5
9. Chapter 2
10. 现有问题 开始 开始 解析请求 解析请求 Skip() Pre-rank Pre-rank Skip() 关闭个性化 推荐 关闭个性化 推荐 前置策略 前置策略 Skip() rank rerank 异常 异 常 和 超 时 Skip() 异 常 和 超 时 rank Skip() rerank 异常 Skip() 接口结果 并返回 结束 全链路debug (Kafka) 接口结果 并返回 结束 全链路debug (Kafka)
11. 熵增 struct GraphContext { bool skip_1 = true; bool skip_2 = true; bool skip_3 = true; bool skip_4 = true; bool skip_5 = true; bool skip_XX = true; }; 开始 解析请求 Skip() Pre-rank Skip() 关闭个性化 推荐 前置策略 Skip() Skip() 异 常 和 超 时 rank 全路径DAG中, 每增添一个节点 ,导致: 控制变量数量 +1 状态全集 x2 , 复杂度成 指数 增长 Skip() rerank 异常 Skip() 接口结果 并返回 结束 全链路debug (Kafka)
12. 原理 0 0 0 分支节点 1 1 路径 0 路径 1 路径 2 1
13. 原理 NFA DAG DFA DDAG 转换表 Deterministic Directed Acyclic Graph 输入 状态 1 NFA: start A ε B R=0*1*2* 2 ε C 0 DFA: start A,B, C 2 B C 1 1 A B,C 2 C 0 1 {A,B,C} {B,C} {C} {B,C} {C} ø {C} ø ø 2
14. Chapter 3 在效果广告推荐系统中的 落地过程
15. 在效果广告推荐系统中的落地过程 正常 开始 超时 异常 解析请求 获取用户 特征 获取 ABT 参数 获取本地 广告特征 Game User Emb Game User pay 异常处理 超时处理 异常处理 前置策略 预估 CTR 预估 CVR 预估 CVR2 粗排 Recall 后置策略 拼接结果并返回 结束 异常处理 超时处理 全链路 debug(Kafka) 兜底逻辑
16. 在效果广告推荐系统中的落地过程 开始 开始 解析请求 解析请求 Pre-rank Pre-rank 关闭个性化 推荐 关闭个性化 推荐 前置策略 前置策略 异常和超时 rank rank 异常和超时 rerank 拼接结果 并返回 结束 异常 rerank 全链路debug (Kafka) 拼接结果 并返回 结束 异常 全链路debug (Kafka)
17. 现有问题&后续优化 start 整体超时、异常管理 abt 节点超时、异常管理 复杂图结构的自动化简 ctr cvr end cvr2
18. 迭代提速 调度逻辑控制路径分支 消除状态控制 提升系统可扩展性 减轻系统熵增 降低风险
19.

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