微博：打造用户专属网络个性社区

　　□本报见习记者 齐雅文

　　当前，以人工智能为代表的新一代信息技术加速创新发展。7月27日，由中国互联网协会指导、微博和新浪新闻主办的“融合生态 价值共创”2022新智者大会召开。微博首席运营官、新浪移动首席执行官、新浪AI媒体研究院院长王巍发表了题为《云为数智 技术融合应用赋能微博复杂业务场景》的主题演讲，围绕热点应对、算法推荐和内容安全方面，分享了微博的探索与创新。

　　热点监测 技术扩容

　　微博如何利用云计算架构的优势和技术创新，在短时间内聚集大量算力，从而帮助微博应对热点带来的流量洪峰？

　　王巍表示，热点应对一直是微博业务中面临的最大挑战，微博作为全民关注的社交媒体平台和舆论广场，全社会的重大事件都会在这里发酵，很多事件都成了全民关注的超级热点，这些热点事件通常是不可预知的。

　　王巍以“唐山事件”为例表示，事件当天的热点流量较日常流量峰值翻了一倍。如果按常规方案，微博除了采购应对日常流量的服务器之外，还要额外常备大量的服务器以应对这种突发热点，这会造成日常服务器大量闲置，付出较高的成本。如何用更小的资源成本应对突发的热点流量，这是第一个挑战。

　　随着微博用户体量的不断增加，微博上的热点也越来越多，而且用户逐渐养成来微博消费热点的习惯。如何更快地把扩容服务器部署到线上是第二个挑战。

　　微博通过不断地技术创新和应用，来应对这些挑战。

　　王巍介绍，微博很早就应用了微服务+Docker容器化技术，提升服务运维的效率，实现了服务动态扩缩容能力，并且搭建了以“私有云+公有云”为资源底座的混合云平台，通过这个平台抹平自有实体服务器和多个公有云资源的差异，实现了高效的弹性部署和自动扩缩容能力。

　　“当前我们已具备10分钟调度超过一万台的扩容能力，用较低的成本，获取足够的服务器来应对热点流量，从而解决了第一个挑战。”王巍说。

　　另外，微博建立了热点监测机制和热点联动体系，并通过微博自研的Weibo Mesh技术，实现不同服务间跨语言的高效调用，提升整体服务的性能和联动扩容效率。王巍说：“微博从公有云获取服务器、部署服务镜像、启动服务及预热，直到线上流量承接全流程，扩容时间大幅缩短，很好地解决了第二个挑战。”

　　充分理解 精准推送

　　微博环境下做推荐系统，既具有鲜明的微博特色，同时又面临着复杂的业务场景。面对复杂的业务场景，微博推荐系统整体由3部分构成：内容理解、用户理解和推荐系统。

　　要想明白一个微博到底在说什么，仅理解文本内容是不够的，必须采用多模态理解技术，融合博文、图片、视频等多种媒体信息。王巍说，微博结合自身特色，训练了自己的微博多模态预训练模型，通过“对比学习”，这种自监督学习方法，来进行多模态预训练。

　　在用户理解方面，微博采取了超大规模图计算，来更好地理解用户的阅读兴趣是什么。“我们以用户和博文作为节点，以用户间的关注关系、用户和博文的阅读及转评赞等互动行为，建立起超大规模图。通过大规模图计算中的信息传播、汇聚和集成，形成表现用户兴趣的embedding向量，可以更好地理解用户兴趣。”王巍介绍。

　　当理解了微博在讲什么，理解了微博用户的兴趣，那么就会通过微博推荐系统，将高质量的微博个性化地分发给对此感兴趣的用户。那么，如何在这种复杂场景下构造高效率的推荐系统？王巍说，微博采取了多场景建模的方式。微博通过网络参数在场景间共享，或者场景自己独享私有网络参数，来体现场景的共性与个性。通过这种方式，就可以兼顾场景的共性与个性，能够通过一个模型服务多个场景，节省模型资源。

　　技术助力 安全网络

　　在内容安全层面，微博采取了很多技术创新和应用。

　　在日常运营中，微博严格贯彻执行《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规和相关管理规定，投入大量资源，对有害不良信息进行清理整治，以净化网络环境。王巍坦言：“随着治理不断深入，黑灰产也呈现出激烈对抗的态势，违规图文信息更加多样、手段更加隐蔽，难以通过单模态判断有害信息，所以我们必须通过图文多模态算法，深层次融合图片+文本特征，然后通过特征融合网络进行编码，对内容合规性作出及时有效的评估，从而有效控制黑灰产的违规行为。”

　　此外，为了进一步贯彻落实2022年“清朗”系列专项行动的相关要求，全面整治“饭圈”拉踩引战、网络暴力等问题。微博依托海量的微博文本语料，自研预训练模型，对站内数据进行深度语义理解、情感分析，建立了性别对立、粗俗冒犯、网暴预测等方面识别能力，对可能遭受言论攻击的用户进行保护，帮助国家和社会来营造安全、文明、和谐的网络生态环境。

　　王巍表示，无论是互联网企业还是传统企业，都应该在万物互联的格局下，重新思考未来的发展战略，用AI思维去思考，用更加开放的心态与新技术去融合，让云计算、AI、大数据等技术，成为发展的基础底色，为社会创造更大价值。