为社交网站构建新型数据产品

《为社交网站构建新型数据产品》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、Building Innova@ve Data Products v Qcon – Hangzhou, October 2011 John Wang – Search Architect 1 Agenda •Introduc@on –LinkedIn –Myself –Data products •Understanding your data •Technology behind it •Take‐awaysAbout LNKD •Founded 2003 – HQ: Mountain View, CA •

2、Largest Professional Social Network •120 Million Users –~50% US –170+ countries* (as of last year) •IPO, May 2011 (no longer a startup, but s@ll a startup at heart) •One of our biggest assets: Our Data Speaker Info •John Wang (王鉴) •Search Architect @ Linked

3、In •Joined LinkedIn in 2007 •From Shanghai, China •Twi_er: @javasoze•Email: john.wang@gmail.comData products •Matching data to user intent •Expose value in data •Examples PeopleSearchhttp://www.linkedin.com/searchSignalhttp://www.linkedin.com/signalLinkedIn

4、Todayhttp://www.linkedin.com/todayRecommendationEnginehttp://www.linkedin.com/jsearch/recUnderstanding your data •Volume •Product values behind it Volume:InformationExplosion“More data will be created in the next four years than in the history of the planet

5、.” Mark Hurd, CEO of HP, June, 2009 13 WebPagesIndexed(inMM)60,0003,000X8,00020200199519992005201014 Product Values •What is “relevance” •Importance of context •Aha moment •Social data 17 De00Finishedwatching2012.Wassooooootank1hoursagoviatxtVisa717Justmad

6、eblueberrycheesecakeicecreamandnowit’stimeforpoker!1hoursagoviatxtmygurlgotAgfThisoldwomanjusthitonme1hoursagoviatxtWSJApplesurpassedMicrosofttodayasthemostvaluableTechnologycompanywithamarketcapof#223billionhttp://on.wsj.com/cTVY6x#in2hoursagoviaLinkedIn18

7、 WSJApplesurpassedMicrosofttodayasthemostvaluableTechnologycompanywithamarketcapof#223billionhttp://on.wsj.com/cTVY6x#in2hoursagoviaLinkedIn19 20 Technology behind it •Choices of architecture •Query types •Specialized storage Choices of Architecture •3‐@ere

8、d (MVC) architecture •Offline ‐> publish ‐> online (Google) –Separa@ng read and write opera@ons •Streamed based Data Warehouse •High Volume •High latency acceptable •Low query volume •Learning your data