解读

面试官想验证三件事：

1. 你是否能把“用户行为”→“数据”→“模型”→“产品”串成一条可量化、可复现、可商业化的链路；
2. 你是否熟悉国内真实落地环境（数据合规、算力预算、标注团队、算法赛马、AB实验平台、监管报备）；
3. 你是否能用“业务语言”而非“技术黑话”把闭环讲清楚，让业务方愿意给你资源、让研发愿意跟你排期。

因此，答案必须同时呈现：业务指标、数据链路、模型指标、合规节点、组织协同、ROI 计算，且每一步都能回答“如果效果不显著，下一步怎么调”。

知识点

1. 行为埋点规范：国内主流用「埋点+无埋点」混合方案，需兼容小程序、iOS 隐私网关、安卓 OAID 归零。
2. 数据合规：个人信息保护法→最小可用原则→去标识化→加密存储→跨境评估（若使 用海外云）。
3. 样本偏差纠正：SSB（Sample Selection Bias）与 DR（Doubly Robust）权重，解决“谁被推荐才有点击”的循环偏差。
4. 实时特征管道：Kafka→Flink→Feature Store（国内常用自研或 OpenMLDB），需支持「窗口回溯」以复现训练。
5. 模型热更新：TorchServe + 灰度流量 + 回滚开关，国内大厂要求 5 分钟内完成 0%→1%→10% 灰度。
6. 业务效果评估：北、上、广三地分群卡方检验，防止“全国平均涨 2%，东北掉 10%”被平均掩盖。
7. 数据闭环 ROI：标注成本、GPU 租赁、延迟增加带来的带宽费用，全部折算成「每提升 1% 转化率所需成本」。

答案

我以“短视频推荐冷启动”场景为例，设计过一条 14 天滚动闭环，核心 KPI 是「新用户次日留存率+3%」。流程分 6 段，每段都给出“决策门槛”与“失败回退”策略。

1. 行为采集层
   新用户首次打开 App，前端按《埋点 3.0 规范》上报 128 个事件，重点采集「有效观看（>6s）」「快速划过（<1s）」「点赞前停留时长」。
   合规：用户首次弹窗《个人信息处理规则》，勾选即生成随机 UUID，原始设备号不入库；上报通道走国密 SM4 加密。
   决策门槛：首日日志丢失率<0.3%，否则触发 P0 故障，凌晨 3 点前补采。

2. 样本构建层
   凌晨 0:30，Flink 任务消费前 24h 日志，生成「候选池曝光→点击→完播」三元组；同时把「未曝光」样本通过「负采样日志」补齐，解决 SSB。
   特征回溯：若模型需要用户 7 天聚合特征，Feature Store 提供「时序快照」接口，保证训练/预测一致性。
   标注：冷启动无用户画像，采用「规则弱标注」——完播>45% 且点赞记为正例，快速划过记为负例；规则准确率 72%，由 3 名外包标注员每日抽检 500 条，误差>5% 即回炉重标。
   合规：标注团队驻场，电脑禁用 USB，数据不出机房。

3. 模型训练层
   双塔召回 + 多目标精排（CTR、完播、关注）。训练集 4 千万样本，A100*8 卡训练 6 小时，早停 patience=2。
   关键指标：AUC 提升 ≥0.8% 且 GPU 成本 ≤450 元/天，才允许进入下一环节；否则用「模型蒸馏」压缩到 1/4 算力再评估。

4. 评估上线层
   离线：使用「时间切分」验证，最近 6 小时日志做测试集，防止信息泄露。
   在线：AB 实验平台按「城市等级×渠道」分层，实验桶 5% 用户。
   守门指标：①次日留存相对提升 ≥1.5%；②p-value <0.05；③负向投诉率增幅 <0.1%。任一指标不达标，触发 100% 回滚，回滚窗口 5 分钟。

5. 用户反馈回流层
   实验桶用户产生的新日志，实时写入「增量样本池」；同时把「投诉标签」「低评分视频」加权 10 倍送入负样本。
   若出现「模型放大低质内容」信号（投诉率绝对值>0.6%），立即启动「内容质量模型」侧召回降权，无需等 14 天周期。

6. 业务复盘层
   每 14 天召开「三堂会审」：产品、算法、运营。ROI 计算：
   标注+GPU+带宽=18 万元，带来次日留存+3.2%，对应新增 DAU 5.4 万，按单用户 30 日 LTV 28 元计算，增量收益 151 万元，ROI 8.4。
   若 ROI<3，则砍掉该方向，转为「多模态语义标签」冷启动路径。

通过上述 6 段闭环，我们在 8 周内完成 4 次迭代，把新用户次日留存从 38% 提升到 46%，单次迭代平均耗时 13.5 天，标注成本下降 27%，GPU 利用率提升 19%，并通过了上海网信办算法备案抽查。

拓展思考

1. 如果业务目标从“留存”变成“广告 RPM”，闭环哪一环最容易出现“负向外部性”？你会如何提前加护栏？
2. 当模型进入“深水区”，AUC 每提升 0.1% 需 10 倍数据，如何在组织层面说服管理层继续投入，而不是转向“运营策略”？
3. 国内即将实施的“生成式 AI 管理办法”要求对推荐算法进行“显著标识”和“一键关闭”，若用户一键关闭后，数据闭环如何继续跑通又不违规？