为什么微信推荐这么快？( 五 )

2020-12-11

SimSvr 支持导入带过期时间的数据，在现网召回过程中，实时淘汰过期的 key 以达到准确的召回要求。

6. 现网运营情况

SimSvr 目前已部署 160+ 个模型索引，使用逻辑核 8000+ ，总索引量超过 20 亿特征向量，广泛应用于视频号、看一看、搜一搜等推荐业务中。
搜一搜基于 SimSvr 建立小程序优质文章的向量索引，提升小程序文章搜索的优质结果召回率。新方案相比旧方案，优质结果召回率提升 7%；
搜一搜使用 SimSvr 检索视频指纹，进行相似视频去重；单表索引量高达 1.7 亿 * 128 维，检索平均耗时小于 8ms ，日检索量 12.5 亿。

7. 总结
随着推荐系统的强势发展，特征检索的使用场景越来越广泛。而作为基础组件，除了要拥有支持亿级索引的基本素养外，在功能特性上也需要不断迎合业务的发展。因此我们开发了 SimSvr ，搭配特征存储 FeatureKV ，在视频号、看一看、搜一搜等推荐系统中发挥了重要的作用。
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