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騰訊遊戲應邀2019大資料產業峰會BDIC | 榮獲“大資料星河獎”並獲頒測評證書

6月4日至5日,由中國資訊通訊研究院、中國通訊標準化協會主辦、大資料技術標準推進委員會承辦、中國IDC圈協辦的2019大資料產業峰會在北京國際會議中心隆重召開。

騰訊遊戲孫龍君、農益輝和劉天斯作為資料資產管理和知識圖譜領域專家應邀出席。 騰訊遊戲資料資產管理平臺從300+申報中脫穎而出,榮獲“2019年度大資料星河獎”,並獲頒“資料管理平臺基礎能力測評”證書。

同時,騰訊遊戲知識圖譜平臺“遊譜”也於現場獲頒“知識圖譜工具基礎能力測評”證書。

由騰訊遊戲孫龍君、農益輝、劉天斯、黃志、陳才和趙麗萍參與編撰的《資料資產管理實踐白皮書4.0》在此大會正式釋出。

騰訊遊戲大資料資產管理平臺“星河獎”獎盃和證書頒發

騰訊遊戲資料資產管理平臺從300+申報中脫穎而出,榮獲“2019年度大資料星河獎”,於大會現場頒發獲獎證書和獎盃。

騰訊遊戲大資料資產管理平臺測評證書頒發

騰訊遊戲資料資產管理平臺通過“資料管理平臺基礎能力測評” 並現場獲頒證書。

騰訊遊戲知識圖譜平臺“遊譜”測評證書頒發

騰訊遊戲知識圖譜平臺“遊譜”通過“知識圖譜工具基礎能力測評”並現場獲頒證書。

騰訊遊戲參與編撰的“資料資產管理實踐白皮書4.0”正式釋出

由騰訊遊戲孫龍君、農益輝、劉天斯、黃志、陳才和趙麗萍參與編撰的《資料資產管理實踐白皮書4.0》於大會現場正式釋出。

騰訊遊戲資料資產管理平臺介紹

騰訊遊戲資料資產管理平臺建設致力於為遊戲專案組、研發、運維、資料管理人員提供有效、智慧的資料資產管理一站式服務,確保資料交付的質量、效率、成本與安全,協助業務提高資料升值能力,助力產品成功。平臺成果如下:

1、通過動態資源排程機制,優化叢集計算任務執行效率提升50+%,叢集資源利用率提升20+%;同時提供遊戲日誌的秒級實時檢索服務,提升業務優化迭代的效率;

2、構建資料價值評估方案,輔助業務運營決策,同時基於資料價值優化使用者資料生命週期管理;優化儲存生命週期配置率提升45%,累計釋放儲存空間20P+;

3、通過構建資料血緣並實現全鏈路資料質量保障體系,保障服務質量SLA高達99.99+%,實現1min內告警並評估影響面和問題快速定位;

4、構建“事前可管、事中可控、事後可查”的資料安全防控體系,實現分鐘級的資料安全實時監控和資料審計,資料安全事故0發生;

5、通過資料服務目錄與元資料檢視,指引使用者瞭解:“有什麼資料,長什麼樣,如何去用“。

騰訊遊戲資料資產管理平臺亮點

騰訊遊戲資料資產管理平臺主要功能全面覆蓋元資料管理、資料質量管理、資料標準管理、資料安全管理等資料資產管理關鍵的核心功能,創新性地提出了資料價值評估的“三度模型”、生命週期管理模型、以及基於資料血緣建設的影響評估和快速定位資料質量保障方案等行之有效的模型與方案。

1、資料資產管理平臺能力建設“三好”模型

2、資料價值評估的“三度”模型,衡量業務ROI

3、基於資料價值和重要等級的生命週期管理模型

4、基於資料血緣構建影響評估和快速定位的資料質量保障

5、完備元資料管理體系,驅動業務運營管理

6、資料安全管理實現“事前可管、事中可控、事後可查”管理機制

7、平臺實踐方法論被《資料資產管理實踐白皮書3.0》以及4.0版本引用

騰訊遊戲知識圖譜平臺“遊譜”介紹

“遊譜”是騰訊互娛基於多年在遊戲精細化運營方面的經驗通過解析結構化,半結構化和非結構化資料構建的多模態遊戲知識圖譜。目前“遊譜”累計了海量的遊戲資料,基本涵蓋了遊戲本身及運營相關的諸多資訊,包括玩法,開發商,新聞,直播,發行平臺等總計2000+維度,能為遊戲專案組提供從新遊發現,遊戲及公司評估到發行運營階段近8種AI服務, 包括遊戲排名預測、使用者畫像、規模預估、遊戲資訊推薦等,效果提升在10%~220%之間。

遊譜主要分為以下四個部分:

資料層:採用基於Spark的大規模資料實時獲取和解析系統,能夠實時獲取海量的遊戲基礎資料,基本涵蓋遊戲本身及運營相關的諸多資訊。

構建層:採用分散式計算平臺storm及微服務相結合的方式實時構建多模態圖譜。Storm主要負責用結構化資料進行知識融合生成圖譜;微服務從非結構化資料中抽取知識,如從影象中抽取畫風、從音訊檔案中抽取音效風格、從文字中抽取知識等進行知識擴充及補全輔助多模態知識圖譜的構建。

知識層:採用cos儲存知識圖譜多媒體檔案, neo4j儲存實體及關係資訊, ES做資訊檢索引擎。

服務層:能為4個賽道提供近8種AI服務,包括遊戲排名預測、使用者畫像、規模預估、遊戲資訊推薦服務,另外也能提供基於知識圖譜的內容推薦,如文章標籤擴散、文章相似度計算等,以及知識圖譜Embedding查詢等微服務。

遊譜的創新和核心優勢

遊戲知識圖譜通過爬取採集結構化,半結構化,非結構資料化資料,到目前為止涵蓋了遊戲本身及運營相關的諸多資訊,包括玩法,開發商,新聞,直播,發行平臺等。並在此基礎上抽象出一套通過知識圖譜技術輔助遊戲精細化運營的方法論,能為遊戲專案組提供新遊發現,遊戲及公司評估,發行運營階段一系列高質量的服務,助力遊戲研發與運營的AI。

遊譜的核心優勢主要體現在:

海量的基礎資料,遊譜累計了海量的遊戲基礎資料、百萬級別的新聞資訊、千萬級的評論資訊以及大量的遊戲直播,視訊資訊。總計關係62.1萬+、屬性133.8萬+。

豐富的遊戲維度資料,涵蓋遊戲本身及運營相關的諸多資訊,包括玩法,開發商,新聞,直播,發行平臺等總計2000+維度。

多模態的遊戲資料,內含豐富的多媒體資料,包括百萬級的圖片,文字和視訊等資料,打破了傳統知識圖譜只包含文字資料的限制,能為遊戲精細化運營提供更加豐富的資料支援。

資料實時線上更新,採用業務領先的分散式、高容錯的實時計算系統storm,能夠對結構化資料進行線上流式處理,經資料清洗、實體連結、屬性融合生成實體、關係及屬性等知識圖譜的關鍵構建流程,自動化的錄入圖資料庫。

完備的遊戲知識表示體系,遊譜的本體層利用24個子系統來描述遊戲,包括玩法系統,畫面系統,動作系統等。每個子系統包含數個標籤,用來描述子系統的特性,最終有300+個標籤來刻畫每個遊戲。

助力遊戲研發與運營的AI,能為14個賽道提供近8種AI服務,包括遊戲排名預測、使用者畫像、規模預估、遊戲資訊推薦等。除了初期引進評估階段,在遊戲運營階段也能提供多種自研的基於圖譜推薦演算法。

附《資料資產管理實踐白皮書4.0》下載地址(pdf體積較大,請用瀏覽器開啟):

白皮書下載地址

Reference:科技日報

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