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资料目录及介绍：
快手BI大数据分析场景性能优化实践
文章详细阐述了快手分析产品 KwaiBI 的功能和面临的性能挑战，并分享了具体的优化策略，包括全链路埋点、查询优化、物化加速等。文章还介绍了快手正在推广的湖仓一体 OLAP 引擎 Bleem，以及对未来数据分析性能优化的展望。
快手电商数据指标体系建设与实践
文章详细阐述了指标体系建设的必要性、如何构建有效的指标体系，以及快手电商在指标体系产品化方面的具体实践。文章还讨论了指标体系的管理和优化策略，旨在通过数据驱动的方式提升电商运营效率和决策质量.
快手数据成本白盒化治理实践
文章详细阐述了数据治理体系的构建，包括引擎白盒化、数仓白盒化和工具白盒化等方面的具体措施和优化策略。通过这些实践，快手在数据存储压缩率、计算资源利用率和作业运行时长等方面取得了显著的收益，并对未来的发展方向进行了展望。
数据湖在快手的应用实践
文章详细回顾了数据湖（Hudi）在快手内部的应用历程，包括面临的业务挑战、从 Hive 到 Hudi 的技术变革、以及在实际应用中的推广策略和成效。文章还分享了 Hudi 在快手的典型应用场景，如 CDC 数据同步和批流结合业务加速，并探讨了 Hudi 应用的一些思考和经验总结。
深入浅出快手图数据库：看架构如何让推荐召回更高效
文章从工程角度详细阐述了图数据库在快手的应用场景、核心诉求、存算分离架构的设计以及性能优化要点。通过存算分离架构，快手实现了图数据库的高效查询和低成本运营，满足了实时推荐等业务场景的需求。
快手关于海量模型数据处理的实践
文章详细阐述了快手的模型场景、大规模模型数据的处理和存储策略，以及对未来发展的展望。快手通过优化工程架构和采用新硬件技术，应对了实时大模型的高数据量和高时效性要求，支持了千亿样本和万亿参数量级的推荐模型训练和应用。
快手短视频推荐中的因果推断实践
文章详细阐述了快手单列短视频推荐场景的特点，探讨了因果推断技术在模型表示和观看时长预估中的应用，并分享了未来的发展展望。通过因果推断，快手能够更好地解决推荐系统中的偏差问题，提升用户体验和推荐效果。
快手强化学习与多任务推荐
文章详细阐述了如何通过带约束的多任务场景进行短视频推荐，以及如何利用强化学习优化多任务推荐的效果。文章还分享了相关的实验结果和未来的研究方向，展示了如何在推荐系统中有效结合强化学习与多任务学习来提升用户体验和推荐效果。
