首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

今日头条技术剖析

多年架构与管理经验, 原赶集网创始工程师,正和岛CTO以及今日头条今日特卖技术负责人。 今日头条创立于2012年3月,到目前仅4年时间。从十几个工程师开始研发,到上百人,再到200余人。...头条会实时捕捉用户对APP频道的动作。另外还包括用户订阅的频道,比如电影,段子,商品等。 4、推荐系统 推荐系统,也称推荐引擎。它是今日头条技术架构的核心部分。...2 半自动推荐系统 - 自动选择候选文章 - 根据用户站内外动作 头条的频道,在技术侧划分的包括分类频道、兴趣标签频道、关键词频道、文本分析等,这些都分成相对独立的开发团队。...资讯App的技术指标,比如屏幕滑动,用户是不是对一篇都看完,停留时间等都需要我们特别关注。...7、延展思考 现在很多客户端都会需要推荐技术,比如电商、旅游类的商品推荐,也可以有娱乐头条、健康头条、体育头条等类似的应用,这些产品在技术侧的实现,包括用户,模型,数据都是相通的。

2.1K80

今日头条技术架构分析

三、头条微服务架构 四、今日头条的虚拟化PaaS平台规划 五、总结 ----   今日头条创立于2012年3月,到目前仅4年时间。...接下来,今日头条会用人工方式对敏感文章进行审核过滤。此外,今日头条头条号目前也有为数不少的原创文章加入到了内容遴选队列中。   ...头条会实时捕捉用户对APP频道的动作。另外还包括用户订阅的频道,比如电影,段子,商品等。 4、推荐系统   推荐系统,也称推荐引擎。它是今日头条技术架构的核心部分。...2)半自动推荐系统 自动选择候选文章 根据用户站内外动作   头条的频道,在技术侧划分的包括分类频道、兴趣标签频道、关键词频道、文本分析等,这些都分成相对独立的开发团队。...资讯App的技术指标,比如屏幕滑动,用户是不是对一篇都看完,停留时间等都需要我们特别关注 ?

1.7K20
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

今日头条技术架构分析

接下来,今日头条会用人工方式对敏感文章进行审核过滤。此外,今日头条头条号目前也有为数不少的原创文章加入到了内容遴选队列中。   ...头条会实时捕捉用户对APP频道的动作。另外还包括用户订阅的频道,比如电影,段子,商品等。 4、推荐系统   推荐系统,也称推荐引擎。它是今日头条技术架构的核心部分。...2 半自动推荐系统 - 自动选择候选文章 - 根据用户站内外动作   头条的频道,在技术侧划分的包括分类频道、兴趣标签频道、关键词频道、文本分析等,这些都分成相对独立的开发团队。...资讯App的技术指标,比如屏幕滑动,用户是不是对一篇都看完,停留时间等都需要我们特别关注 5、数据存储   今日头条使用MySQL或Mongo持久化存储+Memched(Redis),分了很多库(一个大内存库...二、今日头条系统架构 三、头条微服务架构   今日头条通过拆分子系统,大的应用拆成小应用,抽象通用层做代码复用。 系统的分层比较典型。

1.2K21

头条”去趣头条

头条是定位于下沉市场的今日头条,也被外界称作资讯版的拼多多。...趣头条更大的创新性是金币+收徒的增长模式,这让趣头条在今日头条以及众多巨头级内容平台的阴影快速壮大。...“阅读赚金币”这一模式在内容阅读类产品中也已大量出现,惠头条、东方头条等App都在用现金补贴的方式抢占用户和市场,今日头条推出头条极速版,瞄准的同样是农村市场和使用更小手机的用户,补贴力度更大。 ?...趣头条去“趣头条”化 2018年,趣头条有很多努力,核心都是要在现在庞大的用户基础上,弱化金币模式,甚至弱化对趣头条本身的依赖。 一方面是对内容进行升级。...趣头条去“趣头条”化另一个方向是做更多产品,此前据趣头条创始人谭思亮介绍,趣头条2018年下半年做了80/20的切分,主产品占了80%的精力,而其他创新产品占20%的精力,并且把米读做成了主产品,所以米读加上趣头条

65720

技术帖:解析今日头条公开的推荐算法

资深算法架构师、中国科学技术大学曹欢欢博士于现场介绍了今日头条的推荐算法原理。...曹欢欢表示,今日头条资讯推荐系统本质上要解决用户、环境和资讯的匹配,要达到这一效果,其算法推荐系统输入三个维度变量: 一是内容特征,图文、视频、UGC小视频、问答、微头条等,每种内容有很多自己的特征,需要分别提取...结合这三方面维度,今日头条的推荐模型做预估,这个内容在这个场景下对这个用户是否合适。...正在基于上文所述反复训练推荐的需要,今日头条有一个世界范围内比较大的在线训练推荐模型,包括几百亿特征和几十亿的向量特征。...据雷锋网了解,头条现在拥有健全的内容安全机制,除了人工审核团队,还有技术识别,包括风险内容识别技术,构建千万张图片样本集的鉴黄模型,超过百万样本库的低俗模型和谩骂模型等,以及泛低质内容识别技术,曹欢欢强调

3K90

今日头条成功的核心技术秘诀是什么?

阿里则是依托UC浏览器上线了自己的头条。腾讯在腾讯新闻之外,从头搞起了天天快报。 头条为何能取得成功?很多人会说是头条的个性化推荐技术做得好,个人认为其实不尽然。...本文罗列了相关的个性化推荐技术,特别是资讯推荐常用的算法,带大家从“内行”的角度来解密下个性化资讯推荐技术。希望读者读后能发自内心地觉得:头条其实也就那么回事。 本文主体分以下三个大的部分。...个性化推荐方案:接着介绍资讯推荐所需的技术,着重分析其技术难点。 个性化推荐算法:最后介绍业界常用的个性化推荐算法。...今日头条 作为国内当红的个性化推荐产品,今日头条技术经历了三个阶段: 1)早期以非个性化推荐为主,重点解决热文推荐和新文推荐,这个阶段对于用户和新闻的刻画粒度也比较粗,并没有大规模运用推荐算法。...协同过滤技术和前面介绍的大同小异,不再赘述。

2.4K40

| 技术头条

它提供以DEB、RPM和Snap包的形式使用的二进制文件,让你可以很轻松地在Linux上安装VS Code。...GNOME 桌面下的VSCodium和VS Code 在Linux上安装VSCodium 虽然VSCodium在其它一些Linux发行版(如Parrot OS)中也可以使用,但你必须添加额外的存储库。...在基于Ubuntu和Debian的Linux发行版上,可以使用以下命令安装VSCodium。...现在更新系统并安装VSCodium: sudo apt update && sudo apt install vscodium 你可以在这里(https://vscodium.com/#install)找到针对Linux...我认为,致力于开源的Linux发行版甚至可能已经开始将VSCodium包含在其官方存储库中。 你的看法如何?是否值得切换到VSCodium,或者你是否愿意无视微软的遥测报告而继续使用VS Code?

95520

掌握 C# 爬虫技术:使用 HttpClient 获取今日头条内容

摘要/导言:在本文中,我们将探讨如何使用 C# 中的 HttpClient 类和爬虫代理IP技术来获取今日头条的内容。我们还将实现多线程技术,以提高数据采集的效率。...在这个时代,爬虫技术成为了从各种网站获取信息的主要手段之一。今日头条作为一个内容聚合平台,其所提供的数据对于市场分析、舆情监测以及趋势预测等方面具有非常重要的意义。...通过结合爬虫代理IP技术,我们可以绕过IP限制,提高爬虫的匿名性和效率。针对今日头条的热点话题,我们可以利用这些技术快速地获取最新的资讯和评论。...实例:以下是一个使用C# HttpClient类和爬虫代理来获取今日头条内容的代码示例。请注意,您需要替换其中的域名、端口、用户名和密码为您的爬虫代理账户信息。...Console.WriteLine("请求异常: " + e.Message); } } }}结论:在本文中,我们深入探讨了利用C#的HttpClient类和爬虫代理IP技术获取今日头条等网站内容的方法

13610

腾讯开源分布式NoSQL存储系统DCache | 技术头条

作者 | 山宝银,腾讯后台高级工程师,专注于分布式 NoSQL 存储领域的技术研发工作,参与腾讯多个自研存储系统的开发,在分布式系统、高可用与高性能服务等领域有较丰富的经验。...来源 | 腾讯技术博客 当你在电商平台秒杀商品或者在社交网络刷热门话题的时候,可以很明显感受到当前网络数据流量的恐怖,几十万商品刚开抢,一秒都不到就售罄;哪个大明星出轨的消息一出现,瞬间阅读与转发次数可以达到上亿...同时,随着微服务与云等技术的发展,分布式架构的需求变得越来越普遍,再加上今天 Web 上的数据类型已经不再单一,而且数据量也呈爆发式增长,传统的结构化存储方案已经跟不上脚步,对数据库的 SQL 操作不再满足要求...我们第一时间采访了 DCache 研发团队成员山宝银,希望对项目的研发背景与相关技术细节有进一步了解。...基于内存的 NoSQL 存储系统在运维上会产生巨大的额外开销,它需要对相关技术进行深入理解,并且在紧要关头果断做出正确决策。

80030

深度解密今日头条的个性化资讯推荐技术

阿里则是依托UC浏览器上线了自己的头条。腾讯在腾讯新闻之外,从头搞起了天天快报。 头条为何能取得成功?很多人会说是头条的个性化推荐技术做得好,个人认为其实不尽然。...本文罗列了相关的个性化推荐技术,特别是资讯推荐常用的算法,带大家从“内行”的角度来解密下个性化资讯推荐技术。希望读者读后能发自内心地觉得:头条其实也就那么回事。 本文主体分以下三个大的部分。...今日头条 作为国内当红的个性化推荐产品,今日头条技术经历了三个阶段: 1)早期以非个性化推荐为主,重点解决热文推荐和新文推荐,这个阶段对于用户和新闻的刻画粒度也比较粗,并没有大规模运用推荐算法。...企业只有掌握相应的特定技术或者有能力在一定的时间内把这种特定技术开发出来并把它物化成特定产品,企业选择的特定市场才有可能得到满足。 用动态匹配理论来看头条,可以看到它的成功是如此之合理。...这里的有趣因人而异,就需要用个性化的推荐技术去满足。如此看来,头条在合适的时机,用合适的技术做了合适的产品,造就了自己的成功。

1.9K60
领券