Information Retrieval,Machine Learning,بازیابی اطلاعات , یادگیری ماشین ,
توضیحات
Submitted 31 August, 2024; originally announced September 2024. , Comments: 8 pages, 10 figures, CIKM 2024 Applied Research Paper , ACM Class: C.3, H.3.3
توضیحات به فارسی
ارسال 31 اوت 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: 8 صفحه ، 10 شکل ، مقاله تحقیقاتی CIKM 2024 ، کلاس ACM: C.3 ، H.3.3
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
In industrial recommendation systems on websites and apps, it is essential to recall and predict top-n results relevant to user interests from a content pool of billions within milliseconds. To cope with continuous data growth and improve real-time recommendation performance, we have designed and implemented a high-performance batch query architecture for real-time recommendation systems. Our contributions include optimizing hash structures with a cacheline-aware probing method to enhance coalesced hashing, as well as the implementation of a hybrid storage key-value service built upon it. Our experiments indicate this approach significantly surpasses conventional hash tables in batch query throughput, achieving up to 90% of the query throughput of random memory access when incorporating parallel optimization. The support for NVMe, integrating two-tier storage for hot and cold data, notably reduces resource consumption. Additionally, the system facilitates dynamic updates, automated sharding of attributes and feature embedding tables, and introduces innovative protocols for consistency in batch queries, thereby enhancing the effectiveness of real-time incremental learning updates. This architecture has been deployed and in use in the bilibili recommendation system for over a year, a video content community with hundreds of millions of users, supporting 10x increase in model computation with minimal resource growth, improving outcomes while preserving the system's real-time performance.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
در سیستم های توصیه صنعتی در وب سایت ها و برنامه ها ، یادآوری و پیش بینی نتایج برتر N مربوط به علایق کاربر از یک استخر محتوای میلیارد ها در میلی ثانیه ضروری است.برای مقابله با رشد مداوم داده ها و بهبود عملکرد توصیه در زمان واقعی ، ما یک معماری پرس و جو دسته ای با کارایی بالا را برای سیستم های توصیه در زمان واقعی طراحی و پیاده سازی کرده ایم.مشارکتهای ما شامل بهینه سازی ساختارهای هش با روش کاوشگر آگاه از محاصره برای تقویت هشویی همبستگی و همچنین اجرای یک سرویس ارزش کلیدی ذخیره سازی ترکیبی است که بر روی آن ساخته شده است.آزمایشات ما نشان می دهد که این رویکرد به طور قابل توجهی از جداول هش معمولی در توان پرس و جو دسته ای فراتر می رود و حداکثر 90 ٪ از توان پرس و جو از دسترسی به حافظه تصادفی را در هنگام بهینه سازی موازی دستیابی می کند.پشتیبانی از NVME ، ادغام ذخیره سازی دو لایه برای داده های گرم و سرد ، به ویژه باعث کاهش مصرف منابع می شود.علاوه بر این ، این سیستم به روزرسانی های پویا ، تراز خودکار ویژگی ها و جداول تعبیه شده ویژگی را تسهیل می کند و پروتکل های نوآورانه را برای قوام در نمایش داده های دسته ای معرفی می کند ، در نتیجه باعث افزایش اثربخشی به روزرسانی های یادگیری افزایشی در زمان واقعی می شود.این معماری بیش از یک سال است که در سیستم توصیه Bilibili مستقر شده و در حال استفاده است ، یک جامعه محتوای ویدیویی با صدها میلیون کاربر ، پشتیبانی از افزایش 10 برابر در محاسبات مدل با حداقل رشد منابع ، بهبود نتایج ضمن حفظ عملکرد در زمان واقعی سیستمبشر
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
