以今日头条为例，详述数据思维驱动产品设计的方法论

三、数据思维指导算法演化

推荐算法是今日头条产品的灵魂。头条推荐算法是一系列算法的策略的组合，每一个子系统的改进都会对系统整体造成影响。

• 推荐排序模型：数百亿特征，涵盖你能想到的一切可以帮助做判断的信息。
• 推荐召回模型：若干策略独立的负责判断，哪些内容有资格进入排序算法。

一个排序模型，搭配多个召回模型，通过召回模型做初筛，然后反馈给排序模型，节省99%的处理资源，推荐更快捷。

对推荐效果可能产生影响的因素：候选内容集合的变化、召回模块的改进和增加、推荐特征的增加、推荐系统架构的改进、规则策略的改变。

四、今日头条的A/B测试系统

今日头条同时在线测试的实验有很多，每月多达有上百个之多，如何科学的分配实验流量，减少沟通，降低实验成本，做到实验结果可视化展示是必须思考的，于是出现了今日头条的A/B测试系统。

• 系统实验创建属性：实验名称，实验时间，实验类型（共享or独占），过滤流量条件，实验组ID
• 实验动作概述：动作收集，日志处理，分布式统计，写入数据库，数据可视化。
• 独占实验。是指实验模型比较复杂，任何其他因素改变可能影响到实验结果准确性，所以用户不可以与其他实验共享，申请完成后，系统自动随机从流量桶中分配出流量用于实验，留出一半未调整用户，作为对照数据组，将实验数据桶分开，观察数据波动性，防止测试结果有偏。

（编辑：云计算网_宿迁站长网）

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