推荐系统架构
推荐系统的架构
本文从互联网收集并整理了推荐系统的架构，其中包括一些大公司的推荐系统框架（数据流存储、计算、模型应用），可以参考这些资料，取长补短，最后根据自己的业务需求，技术选型来设计相应的框架。
后续持续更新并收集。
图1界面UI那一块包含3块东西：1) 通过一定方式展示推荐物品(物品标题、缩略图、简介等)；2) 给的推荐理由；3) 数据反馈改进个性化推荐；关于用户数据的存放地方：1)数据库/缓存用来实时取数据；2) hdfs文件上面；抽象出来的三种推荐方式图2图3图3中，推荐引擎的构建来源于不同的数据源(也就是用户的特征有很多种类，例如统计的、行为的、主题的)+不同的推荐模型算法，推荐引擎的架构可以试多样化的(实时推荐的+离线推荐的)，然后融合推荐结果（人工规则+模型结果），融合方式多样的，有线性加权的或者切换式的等图4图4中，A模块负责用户各类型特征的收集，B模块的相关表是根据图3中的推荐引擎来生成的，B模块的输出推荐结果用来C模块的输入，中间经过过滤模块(用户已经产生行为的物品，非候选物品，业务方提供的物品黑名单等)，排名模块也根据预设定的推荐目标来制定，最后推荐解释的生成（这是可能是最容易忽视，但很关键的一环，微信的好友推荐游戏，这一解释已经胜过后台的算法作用了）HULU的推荐系统总结：这个也就跟图3有点类似了，葫芦的推荐系统，至少在他blog中写的比较简单。
更多的是对推荐系统在线部分的一种描述，离线部分我猜想也是通过分布式计算或者不同的计算方式将算法产生的数据存储进入一种介质中，供推荐系统在线部分调用。
系统的整个流程是这样的，首先获取用户的行为，包括(watch、subscribe、vote)，这样行为会到后台获取show-show对应的推荐数据。
同时这些行为也会产生对应的topic，系统也会根据topic 到后台获取topic-show对应的推荐数据。
两种数据进行混合，然后经过fliter、explanation、ranking这一系列过程，最后生成用户看到的推荐数据。
新型智能购物推荐系统架构设计
新型智能购物推荐系统架构设计第一章：引言 (3)1.1 系统背景 (3)1.2 系统目标 (3)1.3 系统意义 (4)第二章：相关技术概述 (4)2.1 人工智能技术 (4)2.2 数据挖掘技术 (4)2.3 推荐系统技术 (5)第三章：需求分析 (5)3.1 功能需求 (5)3.1.1 用户管理 (5)3.1.2 商品信息管理 (6)3.1.3 购物车管理 (6)3.1.4 订单管理 (6)3.1.5 推荐算法 (6)3.1.6 优惠券和积分管理 (6)3.1.7 用户反馈与评价 (6)3.2 功能需求 (6)3.2.1 响应速度 (6)3.2.2 并发处理能力 (6)3.2.3 数据处理能力 (6)3.2.4 系统稳定性 (6)3.3 可靠性需求 (7)3.3.1 数据安全性 (7)3.3.2 系统可用性 (7)3.3.3 容错性 (7)3.3.4 系统可维护性 (7)3.3.5 系统可扩展性 (7)第四章：系统架构设计 (7)4.1 总体架构 (7)4.2 模块划分 (8)4.3 关键技术 (8)第五章：数据处理模块设计 (9)5.1 数据采集与预处理 (9)5.1.1 数据采集 (9)5.1.2 数据预处理 (9)5.2 数据存储与查询 (9)5.2.1 数据存储 (9)5.2.2 数据查询 (9)5.3 数据挖掘与分析 (10)5.3.1 用户画像构建 (10)5.3.3 模型评估与优化 (10)第六章：推荐算法模块设计 (10)6.1 基于内容的推荐算法 (10)6.1.1 算法原理 (10)6.1.2 特征提取 (11)6.1.3 推荐算法实现 (11)6.2 协同过滤推荐算法 (11)6.2.1 算法原理 (11)6.2.2 相似度计算 (11)6.2.3 推荐算法实现 (11)6.3 深度学习推荐算法 (12)6.3.1 算法原理 (12)6.3.2 神经网络结构 (12)6.3.3 推荐算法实现 (12)第七章用户界面模块设计 (12)7.1 用户注册与登录 (12)7.1.1 设计目标 (12)7.1.2 功能描述 (12)7.1.3 技术实现 (13)7.2 商品展示与搜索 (13)7.2.1 设计目标 (13)7.2.2 功能描述 (13)7.2.3 技术实现 (13)7.3 推荐结果展示 (13)7.3.1 设计目标 (13)7.3.2 功能描述 (13)7.3.3 技术实现 (14)第八章：系统安全与功能优化 (14)8.1 数据安全 (14)8.1.1 数据加密 (14)8.1.2 数据备份与恢复 (14)8.1.3 访问控制与权限管理 (14)8.2 系统功能优化 (14)8.2.1 数据库优化 (14)8.2.2 缓存技术应用 (15)8.2.3 分布式架构 (15)8.3 异常处理与日志记录 (15)8.3.1 异常处理 (15)8.3.2 日志记录 (15)第九章：系统测试与评价 (15)9.1 功能测试 (15)9.1.1 测试目的 (15)9.1.2 测试内容 (16)9.2 功能测试 (16)9.2.1 测试目的 (16)9.2.2 测试内容 (16)9.2.3 测试方法 (17)9.3 用户满意度评价 (17)9.3.1 评价目的 (17)9.3.2 评价内容 (17)9.3.3 评价方法 (17)第十章：总结与展望 (17)10.1 系统总结 (17)10.2 未来展望 (18)10.3 发展趋势 (18)第一章：引言1.1 系统背景互联网技术的飞速发展，电子商务已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
构建实时推荐系统架构的最佳实践
构建实时推荐系统架构的最佳实践随着互联网的快速发展和人们对个性化推荐的需求增加，实时推荐系统架构成为了许多企业关注的焦点。
本文将介绍构建实时推荐系统架构的最佳实践，并探讨其中的关键要素和技术。
一、背景介绍实时推荐系统是一种根据用户的历史行为和实时数据，快速准确地推荐个性化内容的系统。
它主要依靠实时数据处理和机器学习算法，能够根据用户动态的兴趣和行为变化，实时推荐最相关的内容，提高用户体验和平台的粘性。
二、实时数据处理实时推荐系统的核心在于对实时数据的处理能力，要保证数据处理的实时性和准确性。
1. 数据收集与存储实时推荐系统需要收集用户的行为数据和实时流数据，以便进行个性化推荐。
常用的数据源包括网站日志、应用内部事件、社交媒体数据等。
为了快速处理这些大规模实时数据，可使用高吞吐量的数据收集工具和分布式存储系统，如Kafka和Hadoop等。
2. 数据预处理与特征提取收集到的原始数据通常需要进行预处理和特征提取，以便进行后续的模型训练和推荐计算。
预处理包括数据清洗、数据平滑和异常检测等。
特征提取则是从原始数据中选取有用的特征，如用户的历史行为、用户属性等。
3. 实时流处理实时推荐系统需要能够实时处理数据流，并进行实时计算和推荐。
常用的实时流处理框架包括Apache Storm和Apache Flink等。
这些框架可以提供低延迟、高可靠性的实时计算和推荐服务。
三、机器学习算法机器学习算法是实现个性化推荐的关键技术，能够根据用户的行为，自动学习用户的兴趣模型，并实时进行推荐。
1. 用户兴趣建模实时推荐系统需要建立用户的兴趣模型，以便准确地预测用户的偏好和需求。
常用的方法包括协同过滤、矩阵分解和深度学习等。
这些算法能够根据用户的行为和特征，学习到用户的兴趣模型，并实时更新。
2. 实时推荐算法实时推荐系统需要根据用户的实时行为和实时数据，进行实时推荐。
常用的方法包括实时协同过滤、基于内容的推荐和基于模型的推荐等。
完整的推荐系统架构设计(精)
完整的推荐系统架构设计推荐系统是移动互联网时代非常成功的人工智能技术落地场景之一。
本文我们将从架构设计的角度回顾和讨论推荐系统的一些核心算法模块，重点从离线层、近线层和在线层三个架构层面讨论这些算法。
1 架构设计概述架构设计是一个很大的话题，本文这里只讨论和推荐系统相关的部分。
更具体地说，我们主要关注的是算法以及其他相关逻辑在时间和空间上的关系——这样一种逻辑上的架构关系。
下面介绍的是一些经过实践检验的架构层面的最佳实践，以及对这些最佳实践在不同应用场景下的分析。
除此之外，还希望能够通过把各种推荐算法放在架构的视角和场景下重新审视，让读者大家对算法间的关系有更深入的理解，从全局的角度看待推荐系统，而不是只看到一个个孤立的算法。
架构设计的本质之一是平衡和妥协。
一个推荐系统在不同的时期、不同的数据环境、不同的应用场景下会选择不同的架构，在选择时本质上是在平衡一些重要的点。
下面介绍几个常用的平衡点。
▊个性化 vs 复杂度个性化是推荐系统作为一个智能信息过滤系统的安身立命之本，从最早的热榜，到后来的公式规则，再到著名的协同过滤算法，最后到今天的大量使用机器学习算法，其主线之一就是为用户提供个性化程度越来越高的体验，让每个人看到的东西都尽量差异化，并且符合个人的喜好。
为了达到这一目的，系统的整体复杂度越来越高，具体表现为使用的算法越来越多、算法使用的数据量和数据维度越来越多、机器学习模型使用的特征越来越多，等等。
同时，为了更好地支持这些高复杂度算法的开发、迭代和调试，又衍生出了一系列对应的配套系统，进一步增加了整个系统的复杂度。
可以说整个推荐逻辑链条上的每一步都被不断地细化分析和优化，这些不同维度的优化横纵交织，构造出了一个整体复杂度非常高的系统。
从机器学习理论的角度来类比，如果把推荐系统整体看作一个巨大的以区分用户为目标的机器学习模型，则可以认为复杂度的增加对应着模型中特征维度的增加，这使得模型的VC维不断升高，对应着可分的用户数不断增加，进而提高了整个空间中用户的个性化程度。
电商个性化推荐系统技术架构
电商个性化推荐系统技术架构第一章个性化推荐系统概述 (2)1.1 推荐系统的发展背景 (2)1.2 个性化推荐系统的意义与应用 (2)1.2.1 个性化推荐系统的意义 (2)1.2.2 个性化推荐系统的应用 (3)1.3 个性化推荐系统的技术挑战 (3)第二章用户行为数据采集与处理 (3)2.1 用户行为数据类型 (3)2.2 用户行为数据采集方法 (4)2.3 用户行为数据处理与存储 (4)第三章用户画像构建 (5)3.1 用户画像的基本概念 (5)3.2 用户画像的构建方法 (5)3.3 用户画像的优化与应用 (6)第四章物品特征提取与表示 (6)4.1 物品特征类型 (6)4.2 物品特征提取方法 (6)4.3 物品特征的表示与存储 (7)第五章推荐算法概述 (7)5.1 推荐算法的分类 (7)5.2 常见推荐算法原理 (8)5.3 推荐算法的选择与应用 (8)第六章协同过滤算法 (9)6.1 用户基协同过滤 (9)6.1.1 算法原理 (9)6.1.2 相似度计算 (9)6.1.3 推荐 (9)6.2 物品基协同过滤 (10)6.2.1 算法原理 (10)6.2.2 相似度计算 (10)6.2.3 推荐 (10)6.3 模型融合与优化 (10)6.3.1 模型融合 (10)6.3.2 优化策略 (10)第七章基于内容的推荐算法 (11)7.1 内容推荐的基本原理 (11)7.1.1 概述 (11)7.1.2 内容推荐算法的基本原理 (11)7.2 内容推荐算法的实现 (11)7.2.1 数据预处理 (11)7.2.2 算法实现 (12)7.3 内容推荐算法的优化 (12)第八章深度学习在个性化推荐中的应用 (12)8.1 深度学习基础 (12)8.2 神经协同过滤 (13)8.3 序列模型在推荐系统中的应用 (13)第九章推荐系统的评估与优化 (13)9.1 推荐系统评估指标 (13)9.2 评估方法与实验设计 (14)9.3 推荐系统的优化策略 (15)第十章推荐系统的工程实践 (15)10.1 推荐系统的部署与运维 (15)10.2 推荐系统的监控与调试 (16)10.3 推荐系统的业务应用案例 (16)第一章个性化推荐系统概述1.1 推荐系统的发展背景互联网技术的飞速发展，信息量呈现爆炸式增长，用户在获取信息、购买商品和服务时面临着信息过载的问题。
【推荐系统篇】--推荐系统介绍和基本架构流程
【推荐系统篇】--推荐系统介绍和基本架构流程⼀、前述推荐系统是企业中常⽤的技术，所以系统的掌握推荐系统的知识是很有必要的。
本专栏主要讲述⼿机APP下载的项⽬。
常⽤的推荐⽅法有两个，分别是基于物品的推荐和基于⽤户的推荐。
基于⽤户的推荐原理是：跟你喜好相似的⼈喜欢的东西你也很有可能喜欢（userBaseCF）。
基于物品的推荐原理是：跟你喜欢的东西类似的东西你也可能喜欢（itemBaseCF）。
我们这⾥⽤到的是itembaseCF，本质是依据特征找⽤户喜好规律。
显式的⽤户反馈：这类是⽤户在⽹站上⾃然浏览或者使⽤⽹站以外，显式的提供反馈信息，例如⽤户对物品的评分，或者对物品的评论。
隐式的⽤户反馈：这类是⽤户在使⽤⽹站时产⽣的数据，隐式的反应了⽤户对物品的喜好，例如⽤户购买了某物品，⽤户查看了某物品的信息等等。
本项⽬基于隐式的⽤户反馈。
⼆、协同过滤算法详述结论：对于⽤户A，根据⽤户的历史偏好，这⾥只计算得出⼀个邻居⽤户C，然后将⽤户C喜欢的物品D推荐给⽤户A结论：基于⽤户的推荐（长虚线）---1和5⽐较相似，5买了104商品，所以把104推荐给⽤户1。
基于物品的推荐（短虚线）---101物品和104物品⽐较相似，所以当⽤户买了101，把104也推荐给他。
三、lambda架构（所有推荐系统的⽗架构）四、本⽂系统架构lmbda架构（⼿机APP下载）解释：1.选⽤逻辑回归算法原因是⽤户要么下载，要么不下载。
2.⽣成特征索引（实际上是⼀个⽂本⽂件）的原因是格式化测试数据，也是相当于降维，当⼀个userId进来时找到推荐服务，然后通过服务路由去查找HBase中的数据，并根据特征索引来取对应的特征，所以这⼀步相当于⼀个降维。
线上架构（测试集架构）：关联特征：保存的是同现矩阵。
流程：核⼼思想（计算⽤户对所有APP（除去历史下载部分）的评分，按分值排序，然后取topn）问题：五、需求分析（架构推荐⽅案）1、数据清洗（得到训练数据）2、算法建模（得到模型结果）3、模型使⽤（得到推荐结果）4、结果评估（推荐结果评估）。
从Netflix的推荐系统架构中我们可以学习到什么？
从Netflix的推荐系统架构中我们可以学习到什么？你是否常常被乱花渐欲迷人眼的推荐算法绕得如坠云中，觉得好像算法就是推荐系统的全部，哪怕就算不是全部，也肯定至少是个嫡生的长子。
然而，实际上工程实现才是推荐系统的骨架，如果没有很好的软件实现，算法不能落地产生效果，产品不能顺畅地服务用户，不能顺利地收集到用户的反馈，更不能让推荐系统往更好的方向进化。
一个好的推荐系统不仅仅是在线下模型评测指标多么好，也不仅仅是在某个时刻像是灵光乍现一样击中了用户某个口味，而是随着用户的不断使用，产品和用户一起变好，产品背后的人得到进步，用户也越来越喜欢产品。
虽然影响是否用户产品的因素有很多很多，但是能否流畅地给用户提供服务是一个最基本的标准。
更多推荐系统内容，可订阅极客时间热门专栏 --- 资深算法专家刑无刀的《推荐系统36 式》专栏，限时优惠价￥58。
他已经系统深入地为你整理了推荐系统的相关知识和常识，部分文章还针对架构方面为你提供案例分析与解决方案，帮你解决系统起步阶段 80% 的问题。
一个好的推荐系统架构应该具有这些特质：•实时响应请求；•及时、准确、全面记录用户反馈；•可以优雅降级；•快速实验多种策略。
本文中我要介绍一种符合经典推荐系统的架构，它就是著名的流媒体 Netflix 的推荐系统架构。
通过这篇文章，我会为你介绍，实现一个简化版的推荐系统架构应该至少包含哪些元素，同时，我会带你一起总结出，一个经典推荐系统架构应该有的样子。
经典架构好了，废话少说，我先上图。
下面这张图就是 Netflix 的推荐系统架构图。
我先整体看一下这个架构，一共分成三层：在线、近线、离线。
你是不是也发现似乎有一个不太熟识的词出现：近线。
对，这个近线是通常不太提的一个概念，或者通常就把它归入了在线的范畴。
实际上，可以这样定义这三个层级：1.离线：不用实时数据，不提供实时服务；2.近线：使用实时数据，不保证实时服务；3.在线：使用实时数据，要保证实时服务。
产品经理推荐策略产品必备技能之推荐系统框架(上)
编辑导语：推荐策略产品的必备技能之一：推荐系统框架，可能有的同学还不太了解，作者简单地分享了一些相关知识，我们一起来看一下。
本模块的目标：一个经典的推荐系统的架构，主要包括如下四部分：“推荐服务”的功能是对来自业务的request进行预测。
比如，我这会打开抖音，抖音后台会发送一个request给推荐服务所在的服务器，服务器接收到这个request之后，会根据过去我在抖音上的行为偏好，为我推荐我可能感兴趣的短视频。
“存储系统”的功能是存储用户画像、物品画像、以及模型参数。
“离线学习”的功能包括：模型训练、物品画像、用户画像计算。
“在线学习”的功能是利用用户的即时数据进行预估。
每研究任意一款产品，我第一个想法，都是去看看世界上经典、优秀的产品他们是怎么设计的，以及为什么要这样设计。
我的关注目标很简单：从目标开始，以终为始，同时know how。
know- how(或know- how，或程序性知识)是一个关于如何完成某事的实践知识的术语，相对于“know-what”(事实)、“know-why”(科学)或“know who”(沟通)。
为了支撑这个目标，creator都做了哪些设计？是否存在好的「设计模式」值得我学习？设计模式是我尝试通过学习行业经典的产品，从而发掘出可复用的知识结构。
这类复杂产品设计师是如何做到快速深入业务，做到设计驱动，达到业务与专业双成长，是否存在好的「设计工作模式」、「设计思维」值得我学习？业务专业双成长：双成长指的就是如何在消耗大量时间深入业务的同时，在专业深度上也能保持精进。
这是Netflix的推荐系统架构，分为离线、近线和在线层。
这样的设计模式，在当前依然是主流模式。
这是Netflix的推荐系统架构，这个架构的设计目标是：《个性化和推荐的系统架构》中提到：开发一个能够处理大量现有数据、能够响应用户交互并易于试验新的推荐方法的软件体系结构并不是一项简单的任务。
在这个架构中，计算被分为了离线、近线和在线。
推荐系统架构模型与设计
推荐系统架构模型与设计随着互联网的快速发展，我们的生活越来越依赖于互联网。
而互联网给我们带来了许多便利，其中推荐系统就是其中之一。
推荐系统是一种可以预测用户对某些物品的兴趣和喜好，并据此为用户推荐物品的系统。
它在电子商务、社交网络、媒体推荐等领域都有着广泛的应用。
本文主要介绍推荐系统的架构模型和设计。
一、推荐系统的架构模型在推荐系统的架构模型中，主要包括四个模块，分别是数据获取与预处理模块、特征提取与表示模块、推荐算法模块和推荐结果展示模块。
1. 数据获取与预处理模块数据获取与预处理模块主要负责获取用户和物品的基本信息以及用户与物品之间的交互数据，并对这些数据进行预处理。
预处理的过程包括数据清洗、数据去重、数据融合等。
在数据获取和预处理过程中，需要注意保护用户隐私。
2. 特征提取与表示模块特征提取与表示模块主要是将用户和物品的特征进行提取和表示，并将这些特征转化为机器可读的形式。
特征提取和表示过程十分重要，它影响着推荐系统的精度和效率。
3. 推荐算法模块推荐算法模块是整个推荐系统的核心。
它根据用户的历史行为和物品的特征，预测用户对物品的兴趣和喜好，并将推荐结果返回给用户。
4. 推荐结果展示模块推荐结果展示模块负责将推荐系统的结果展示给用户。
推荐结果可以是商品、视频、音乐、新闻等。
推荐结果的展示形式可以是列表、瀑布流、卡片等。
二、推荐系统的设计在推荐系统的设计过程中，需要考虑以下几点。
1. 数据量和数据质量推荐系统需要处理海量的用户和物品数据，而数据的质量对推荐系统的效果有着至关重要的影响。
因此，在设计推荐系统时，需要考虑数据的规模和数据的质量。
2. 推荐算法的选择推荐算法是推荐系统的核心，不同的算法适用于不同的场景和需求。
在设计推荐系统时，需要根据需求选择合适的算法，并对算法进行适当的优化。
3. 用户体验推荐系统的最终目的是为用户提供优质的个性化推荐服务。
因此，在设计推荐系统时，需要从用户的角度出发，考虑用户的习惯、偏好和使用场景等因素，以提高用户的满意度和体验。
在线教育个性化学习推荐系统系统架构设计
在线教育个性化学习推荐系统系统架构设计目录第一节总体架构设计 (3)一、数据采集层 (3)二、数据处理层 (5)三、数据分析层 (7)四、服务提供层 (9)五、用户交互层 (11)第二节功能模块划分 (13)一、用户管理模块 (13)二、课程内容管理模块 (15)三、数据分析与挖掘模块 (17)四、个性化推荐模块 (19)五、反馈与评价模块 (21)声明：本文内容来源于公开渠道或根据行业大模型生成，对文中内容的准确性不作任何保证。
本文内容仅供参考，不构成相关领域的建议和依据。
第一节总体架构设计一、数据采集层在线教育个性化学习推荐系统的核心在于对大数据的采集、处理和应用。
数据采集层作为整个系统的基石，负责收集各类数据，为后续的个性化学习推荐提供数据支持。
（一）数据源1、在线教育平台用户数据：收集用户的注册信息、学习进度、成绩、反馈等数据。
2、学习内容数据：包括课程描述、知识点、习题、答案等与学习资源相关的数据。
3、用户行为数据：记录用户在学习过程中的点击、浏览、搜索、点赞、评论等行为数据。
4、外部数据：引入社会热点、行业动态、考试信息等外部数据，丰富系统数据源。
（二）数据收集技术1、爬虫技术：通过爬虫程序从各类在线教育网站、社交媒体等渠道收集相关数据。
2、API接口：与第三方服务供应商建立API接口，实现数据的自动收集和传输。
3、数据分析工具：利用数据分析工具对数据进行预处理、清洗和整合，确保数据质量。
4、数据存储技术：采用分布式存储技术，确保大规模数据的存储和高效访问。
（三）数据预处理1、数据清洗：去除重复、错误、无关数据，确保数据的准确性和完整性。
2、数据整合：将来自不同来源的数据进行整合，形成统一的数据格式和标准。
3、特征提取：从原始数据中提取关键特征，为后续的模型训练提供有效数据。
4、数据加密：对敏感数据进行加密处理，保护用户隐私和数据安全。
数据采集层作为在线教育个性化学习推荐系统的第一道关卡，其重要性不言而喻。
分布式推荐系统
分布式推荐系统分布式推荐系统是一种基于分布式计算架构的推荐系统，它通过将计算任务分布到多个节点上，实现了对海量用户和物品的个性化推荐。
随着互联网的快速发展和用户规模的不断扩大，传统的单机推荐系统已经无法满足实时性和扩展性的要求。
因此，分布式推荐系统应运而生，并逐渐成为了大规模应用于互联网平台中的重要技术。
一、分布式推荐系统架构在传统单机推荐系统中，所有计算任务都由单个机器完成。
这种架构存在着性能瓶颈和可扩展性问题。
而在分布式推荐系统中，计算任务被划分为多个子任务，并在不同节点上并行执行。
这种架构可以大大提高计算速度和可扩展性。
典型的分布式推荐系统架构包含以下几个关键组件：1. 数据存储层：用于存储用户行为数据、物品信息以及其他辅助数据。
常见的数据存储技术包括关系型数据库、NoSQL数据库以及内存数据库等。
2. 数据预处理层：对原始数据进行清洗、过滤、转换等操作，并将处理后的数据存储到数据存储层。
数据预处理层的目的是提高数据的质量和可用性。
3. 特征提取与表示层：从原始数据中提取和表示用户和物品的特征。
特征是推荐系统中非常重要的信息，它们能够反映用户和物品之间的关系。
常见的特征提取技术包括词袋模型、TF-IDF、Word2Vec 等。
4. 推荐算法层：根据用户特征和物品特征，通过推荐算法计算用户对物品的喜好程度，并生成推荐结果。
常见的推荐算法包括基于内容过滤、协同过滤、深度学习等。
5. 分布式计算框架：用于将计算任务分布到多个节点上，并协调节点之间的通信与数据同步。
常见的分布式计算框架包括Hadoop、Spark等。
二、分布式推荐系统关键技术1. 数据分区与负载均衡：将原始数据划分为多个分区，并将不同分区均匀地分配到不同节点上，以实现负载均衡。
这样可以避免某个节点成为系统瓶颈，提高整体性能。
2. 数据并行处理：将大规模数据集划分为多个小数据集，并在不同节点上并行处理。
这样可以加快数据处理速度，提高系统的实时性。
人工智能应用于智能推荐系统的架构设计
人工智能应用于智能推荐系统的架构设计随着人工智能技术的发展，智能推荐系统已经成为了今天数字化生活中不可或缺的一部分。
智能推荐系统可以有效地提升用户的生活品质和体验，减少信息搜索和筛选的时间和成本。
在智能推荐系统中，人工智能技术不仅为用户提供了更加便捷的服务，同时也让推荐系统的架构设计变得更为复杂。
一、智能推荐系统的定义及特点智能推荐系统是一种基于用户行为和偏好信息的个性化推荐系统。
它通过分析、挖掘和理解用户的行为和偏好，推荐与用户相关性更高的内容。
例如，通过分析用户的浏览历史、购买历史、搜索历史等行为，推荐与用户兴趣相关性更高的产品或内容。
智能推荐系统的主要特点包括：1. 个性化推荐。
不同用户具有不同的兴趣爱好和需求，智能推荐系统可以根据用户的喜好和行为，推荐与用户个性化相关的产品或内容。
2. 实时推荐。
智能推荐系统可以根据用户的实时行为，实时推荐相应的产品或内容。
例如，当用户进行在线购物时，推荐与其购物历史相关的产品。
3. 多平台适配。
智能推荐系统可以在多个平台上应用，例如电商、社交网络、音乐等平台。
二、智能推荐系统的架构智能推荐系统的架构设计包括数据接入、数据预处理、特征提取、推荐算法和推荐结果展示等模块。
1. 数据接入数据接入模块是智能推荐系统中的第一步。
该模块负责接收不同平台的用户行为和偏好数据，并将其存储到数据仓库中。
数据接入模块需要解决数据来源不同、数据格式不同的问题。
2. 数据预处理数据预处理模块是将从数据接入模块中收集到的原始数据进行处理、清洗和规范化。
该模块可以过滤掉无效数据、去除异常值、处理缺失值，并将用户行为和偏好数据转化为更加有用的特征信息。
3. 特征提取特征提取模块是将用户行为和偏好数据转化为特征向量表示。
该模块可以基于用户的历史行为、标签信息等特征，为每个用户生成相应的特征向量表示。
4. 推荐算法推荐算法模块是整个智能推荐系统的核心。
该模块基于用户的特征向量和物品的特征向量，运用不同的推荐算法，计算出用户可能感兴趣的推荐结果。
智能推荐系统的设计与优化
智能推荐系统的设计与优化随着计算机技术和互联网的发展，日常生活中我们接触到的信息越来越庞大，而如何从这些信息中找到我们需要的内容，成为了一个十分重要的问题。
智能推荐系统应运而生，它可以根据用户的兴趣和使用习惯，为用户推荐最相关和最优质的信息。
一、智能推荐系统的基本架构智能推荐系统一般由三个模块组成：数据采集模块、推荐算法模块和推荐结果展示模块。
数据采集模块负责从各种数据源中收集用户行为数据和物品相关数据，对于不同的数据源，采集的方法也有所不同。
例如，对于电商网站，可以通过用户点击商品、加入购物车和下单信息获取用户行为数据，通过商品描述、品牌、价格等信息获取物品相关数据。
推荐算法模块负责根据收集到的用户行为数据和物品相关数据，建立模型，对用户进行分析和预测，从而为用户推荐最符合其兴趣的物品。
常见的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、基于矩阵分解的推荐等。
推荐结果展示模块负责将推荐结果展示给用户，同时可以收集用户反馈信息，用于优化推荐模型。
推荐结果展示可以采用页面推荐、邮件推荐、App推荐等形式。
二、智能推荐系统的优化方法1.数据质量的优化数据质量对于推荐系统的性能和效果有着重要的影响。
因此，需要对数据进行清洗、去重、去噪和归一化。
另外，不同类型的数据需要采用不同的预处理方法。
例如，对于文本数据可以采用分词、去停用词和词性还原等方法，对于画像数据可以采用聚类和降维等方法。
2.算法模型的优化推荐算法的效果是衡量推荐系统好坏的重要指标。
针对不同的数据类型和应用场景，需要选择不同的模型组合和参数。
例如，对于基于内容的推荐，可以采用基于标签的推荐和基于关键词的推荐；对于协同过滤推荐，可以采用基于用户的CF和基于物品的CF。
3.交互方式的优化交互方式对于用户体验和积极性有很大的影响。
因此，需要设计简单易用的交互界面和操作流程，同时引入个性化推荐和时下热点推荐等元素，提升用户的满意度和参与度。
4.反馈机制的优化用户反馈是优化智能推荐系统的重要手段。
构建实时推荐系统的架构设计思路
构建实时推荐系统的架构设计思路一、引言现如今，随着互联网的飞速发展，推荐系统成为各类应用中不可或缺的一部分。
实时推荐系统更是在满足用户需求方面具有巨大的优势。
本文将探讨构建实时推荐系统的架构设计思路，旨在为开发人员提供参考和指导。
二、系统需求分析在设计实时推荐系统架构之前，首先需要明确系统的需求。
分析用户行为、提供个性化推荐、保证实时性等是构建实时推荐系统必须满足的关键需求。
三、数据收集与存储实时推荐系统的核心是数据。
为了实现实时性，可采用流式数据处理技术，如Kafka、RabbitMQ等，将用户行为数据实时收集起来。
针对数据存储，可以使用分布式数据库，如HBase、Cassandra等，以保证系统的扩展性和容错性。
四、特征工程与模型训练特征工程起到了决定推荐系统质量的重要作用。
通过对收集到的用户行为数据进行数据清洗、特征提取和特征工程等处理，得到高质量的特征数据。
接下来，利用机器学习算法进行模型训练，如协同过滤、基于内容的推荐、深度学习等，以便为用户提供个性化推荐。
五、推荐服务与推荐引擎推荐服务是实时推荐系统的核心组件之一。
通过将模型训练得到的推荐结果存储在缓存系统中，比如Redis、Memcached等，以便快速响应用户的请求。
同时，推荐引擎还需要实现用户画像的建立和更新，以保证推荐的准确性和个性化。
六、实时推荐处理与反馈实时推荐系统必须能够实时响应用户的请求并提供推荐结果。
通过应用分布式计算技术，如Spark、Hadoop等，对用户请求进行实时处理，实现高并发、低延迟的推荐服务。
此外，还可以实现反馈机制，即用户对推荐结果的反馈，以进一步提升推荐的准确性和用户满意度。
七、性能优化与监控为了保证实时推荐系统的稳定性和性能，需要进行性能优化和监控。
通过负载均衡、容灾恢复等技术手段，提高系统的稳定性和可靠性。
同时，使用监控系统对关键指标进行监控，如请求响应时间、错误率等，及时发现和解决问题。
八、安全与隐私保护在构建实时推荐系统时，安全与隐私保护也是重要考虑因素。
推荐系统架构设计
推荐系统架构设计⽬录基于离线训练的推荐系统架构离线训练指使⽤历史⼀段时间（⼀周或⼏周）的数据进⾏训练，模型迭代的周期较长（⼀般以⼩时为单位），模型拟合的是⽤户的中长期兴趣。
基于离线训练的推荐系统常⽤的算法有LR、GBDT、FM⼀个典型的基于离线训练的推荐系统由数据上报、离线训练、在线存储、实时计算、AB测试⼏个模块组成，数据上报和离线训练组成监督学习中的学习系统，实时计算和AB测试组成预测系统，除此之外还有⼀个在线存储模块，⽤于存储模型和模型需要的特征信息实时计算模块调⽤。
数据上报搜集业务数据组成训练样本，⼀般分为收集、验证、清洗和转换⼏个步骤。
⾸先收集来⾃业务的数据。
然后对上报的数据进⾏准确性的验证，避免上报逻辑错误、数据错位或数据缺失等问题。
第三，为了保证数据的可信度，需要清理脏数据。
常见的数据清理有：空值检查、数值异常、类型异常、数据去重等。
最后通过数据转换，讲收集的数据转换为训练所需要的样本格式，保存到离线存储模块。
离线训练细分为离线存储和离线计算。
离线存储模块通过分布式⽂件系统或者存储平台来存储海量⽤户⾏为数据。
离线计算常见的操作有：样本抽样、特征⼯程、模型训练、相似度计算等。
样本抽样为模型训练提供⾼质量的输⼊，⾸先需要合理定义正负样本，⽐如通过惩罚权重和组合等⽅法并合理设计正负样本来解决正负样本不均衡的情况。
同时设计样本时应尽量保证⽤户样本数的均衡，对于恶意的刷流量、机器⼈⽤户，通过样本去重保证⽤户样本数的平衡。
适当考虑样本多样性。
特征⼯程对原始特征进⾏转换和组合，构建新的具有业务或统计意义的核⼼特征，通过多模态embedding等⽅法将来⾃⽤户、物品和背景的特征向量组合到⼀起，达到信息互补。
经过前⾯两步，模型训练利⽤给定的数据集通过训练得到⼀个模型，⽤户描述输⼊和输出变量之间的映射关系。
考虑到要处理⼤规模的训练集，⼀般选择可以分布式训练的近似线性时间的算法。
在线存储线上的服务对时延都有严格的要求，需要推荐系统在⼏⼗毫秒内处理完⽤户请求返回推荐结果，所以针对线上服务有⼀个专门的在线存储模块，负责存储⽤于线上的模型和特征数据。
基于大数据的旅游推荐系统设计
基于大数据的旅游推荐系统设计旅游推荐系统是基于大数据技术的一种智能化应用，通过对用户行为数据、旅游资源数据等进行分析和挖掘，为用户提供个性化的旅游推荐信息。
本文将介绍基于大数据的旅游推荐系统的设计，包括系统架构、数据采集和处理、推荐算法等方面的内容。
一、系统架构基于大数据的旅游推荐系统的典型架构包括数据采集层、数据处理层、推荐算法层和推荐结果展示层。
1. 数据采集层：主要负责采集用户行为数据、旅游资源数据以及其他相关数据。
用户行为数据包括用户的搜索记录、浏览记录、收藏记录等，旅游资源数据包括旅游景点的介绍、评价、图片等信息。
数据采集可以通过网页爬虫、API接口等方式进行。
2. 数据处理层：对采集到的数据进行清洗、预处理和存储。
清洗和预处理包括去重、去噪、数据格式转换等操作，以确保数据的完整性和准确性。
存储可以选择使用关系型数据库或者分布式文件系统等方式。
3. 推荐算法层：根据用户行为数据和旅游资源数据，采用合适的推荐算法进行个性化的推荐。
常用的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、深度学习推荐等。
通过对用户的兴趣偏好进行建模和挖掘，推荐算法可以为用户提供个性化的旅游推荐结果。
4. 推荐结果展示层：将推荐结果以合适的形式展示给用户，例如列表、地图、图片等。
同时，还可以提供用户评价、分享等功能，以进一步优化和改进推荐效果。
二、数据采集和处理数据采集是旅游推荐系统中的重要环节，关键在于获取用户行为数据和旅游资源数据。
1. 用户行为数据采集：可以通过网页浏览器插件、移动应用程序等方式获取用户的行为数据。
为了保护用户的隐私，需要在采集过程中进行数据匿名化处理，例如对用户的身份信息进行脱敏处理。
2. 旅游资源数据采集：可以通过爬虫程序、API接口等方式获取各种旅游资源数据，包括景点的介绍、评价、图片等信息。
在数据采集过程中，需要注意数据的来源和准确性。
数据处理主要包括数据清洗、预处理和存储三个环节。
数据清洗是为了去除重复数据、噪音数据等，以提高数据的质量和准确性；数据预处理包括数据格式转换、特征提取等操作，以便于后续的数据分析和挖掘；数据存储可以选择适合的数据库或者文件系统，以支持系统的高效访问和扩展。
电商个性化推荐系统技术架构构建
电商个性化推荐系统技术架构构建第一章个性化推荐系统概述 (3)1.1 推荐系统定义 (3)1.2 个性化推荐系统的重要性 (3)1.3 推荐系统的分类 (3)第二章数据采集与预处理 (4)2.1 用户行为数据采集 (4)2.2 商品信息数据采集 (4)2.3 数据预处理方法 (5)第三章用户画像构建 (5)3.1 用户画像概念 (5)3.2 用户画像构建方法 (5)3.2.1 文本挖掘法 (6)3.2.2 协同过滤法 (6)3.2.3 深度学习方法 (6)3.2.4 综合建模法 (6)3.3 用户画像数据源 (6)3.3.1 基本信息数据 (6)3.3.2 行为数据 (6)3.3.3 社交数据 (6)3.3.4 商品数据 (6)3.3.5 会员数据 (6)3.3.6 用户反馈数据 (7)第四章商品内容理解 (7)4.1 商品属性提取 (7)4.2 商品分类与标签 (7)4.3 商品内容分析 (8)第五章推荐算法概述 (8)5.1 常见推荐算法介绍 (8)5.2 推荐算法的选择与评估 (9)5.3 深度学习在推荐系统中的应用 (9)第六章协同过滤推荐算法 (10)6.1 用户基协同过滤 (10)6.1.1 算法原理 (10)6.1.2 相似度计算 (10)6.1.3 推荐算法实现 (10)6.2 物品基协同过滤 (11)6.2.1 算法原理 (11)6.2.2 相似度计算 (11)6.2.3 推荐算法实现 (11)6.3 模型融合与优化 (11)6.3.1 模型融合 (11)第七章基于内容的推荐算法 (12)7.1 内容推荐算法原理 (12)7.2 特征提取与权重分配 (12)7.2.1 特征提取 (13)7.2.2 权重分配 (13)7.3 内容推荐算法优化 (13)第八章深度学习推荐算法 (14)8.1 神经协同过滤 (14)8.1.1 概述 (14)8.1.2 算法原理 (14)8.1.3 算法实现 (14)8.2 序列模型 (14)8.2.1 概述 (14)8.2.2 算法原理 (15)8.2.3 算法实现 (15)8.3 注意力机制与多任务学习 (15)8.3.1 概述 (15)8.3.2 注意力机制原理 (15)8.3.3 多任务学习原理 (15)8.3.4 算法实现 (16)第九章推荐系统评估与优化 (16)9.1 评估指标与方法 (16)9.1.1 评估指标 (16)9.1.2 评估方法 (16)9.2 冷启动问题 (17)9.2.1 冷启动问题的原因 (17)9.2.2 解决方法 (17)9.3 推荐系统的实时优化 (17)9.3.1 用户行为分析 (17)9.3.2 模型参数调整 (17)9.3.3 多样化推荐策略 (17)9.3.4 智能调度 (17)第十章推荐系统部署与运维 (18)10.1 系统架构设计 (18)10.1.1 整体架构概述 (18)10.1.2 数据采集与处理 (18)10.1.3 推荐算法 (18)10.1.4 后端服务 (18)10.1.5 前端展示 (18)10.2 推荐系统部署 (18)10.2.1 部署环境 (18)10.2.2 部署流程 (19)10.3 系统监控与运维 (19)10.3.2 运维管理 (19)第一章个性化推荐系统概述1.1 推荐系统定义推荐系统（Remendation System）是一种信息过滤系统，旨在预测用户对某项商品或服务的评价或偏好。
五种常见的系统架构风格
五种常见的系统架构风格系统架构是指在设计和构建软件系统时所采用的整体结构和组织方式。
系统架构的选择和设计对于软件系统的稳定性、灵活性和可维护性都具有重要影响。
本文将介绍五种常见的系统架构风格，分别是分层架构、客户端-服务器架构、发布-订阅架构、微服务架构和事件驱动架构。
一、分层架构分层架构是将系统划分为若干层次，每一层都有特定的功能和责任。
一般包括表示层、业务逻辑层和数据访问层。
表示层处理用户界面和用户输入输出，业务逻辑层负责处理业务逻辑，数据访问层负责数据的读写和存储。
通过分层的方式，可以使得系统的结构清晰、模块化、易于维护和扩展。
二、客户端-服务器架构客户端-服务器架构是将系统划分为客户端和服务器端两部分。
客户端负责提供用户界面和用户输入输出处理，服务器端负责处理业务逻辑和数据存储等。
客户端通过网络连接到服务器端，并发送请求并接收响应。
这种架构可以实现客户端和服务器端的分离，使得系统可以在不同的客户端上运行，并且可以通过增加服务器来提高系统的处理能力。
三、发布-订阅架构发布-订阅架构是基于事件驱动的架构风格，通过解耦发布者和订阅者之间的关系来提高系统的灵活性和可扩展性。
发布者负责发布事件，而订阅者可以根据自身的需求来订阅感兴趣的事件并进行处理。
这种架构支持松耦合的组件间通信，使得系统可以快速响应变化和扩展功能。
四、微服务架构微服务架构是一种将系统划分为一系列小型自治服务的架构风格。
每个服务都是独立的、可独立部署和扩展的，通过定义清晰的服务接口和协议来实现不同服务之间的通信和协作。
微服务架构可以提高系统的可伸缩性和可维护性，同时也降低了开发和部署的复杂性。
五、事件驱动架构事件驱动架构是一种通过事件的触发和处理来实现系统功能的架构风格。
系统中的不同组件通过发布和订阅事件的方式进行通信和协作。
事件可以是用户操作、系统状态变化或其他外部因素引起的。
事件驱动架构可以实现松耦合和高度可扩展的系统设计，同时也提高了系统的灵活性和响应能力。
个性化推荐系统技术架构与实现方案
个性化推荐系统技术架构与实现方案第1章引言 (4)1.1 背景与意义 (4)1.2 国内外研究现状 (4)1.3 本书组织结构 (4)第2章：介绍个性化推荐系统的基本概念、发展历程、主要类型和评价指标。
(4)第3章：详细阐述个性化推荐系统的关键技术，包括推荐算法、系统架构、数据预处理和评估方法等。
(4)第4章：分析当前热门的推荐算法，如基于内容的推荐、协同过滤推荐、混合推荐等，以及基于深度学习和知识图谱的推荐算法。
(5)第5章：探讨个性化推荐系统的实现方案，包括系统架构设计、数据存储与处理、推荐算法优化等。
(5)第6章：结合实际应用场景，介绍个性化推荐系统在电商、视频、音乐、新闻等领域的应用案例。
(5)第7章：对个性化推荐系统的发展趋势进行展望，分析未来研究方向和挑战。
(5)第2章个性化推荐系统概述 (5)2.1 推荐系统的定义与分类 (5)2.1.1 定义 (5)2.1.2 分类 (5)2.2 个性化推荐系统的核心问题 (5)2.2.1 冷启动问题 (5)2.2.2 精确度与覆盖率问题 (6)2.2.3 实时性问题 (6)2.2.4 用户隐私问题 (6)2.3 个性化推荐系统的应用场景 (6)2.3.1 电子商务 (6)2.3.2 社交网络 (6)2.3.3 在线视频 (6)2.3.4 新闻资讯 (6)2.3.5 音乐平台 (6)2.3.6 旅行服务 (6)第3章个性化推荐系统技术架构 (6)3.1 系统架构设计 (6)3.1.1 整体架构 (6)3.1.2 模块划分 (7)3.2 推荐算法模块 (7)3.2.1 算法分类 (7)3.2.2 算法选择与优化 (7)3.3 数据处理与存储模块 (7)3.3.1 数据收集 (7)3.3.2 数据处理 (7)3.3.3 数据存储 (7)3.4.1 推荐结果展示 (8)3.4.2 用户反馈收集 (8)3.4.3 交互功能设计 (8)第4章个性化推荐算法 (8)4.1 基于内容的推荐算法 (8)4.1.1 算法原理 (8)4.1.2 技术实现与优化 (8)4.2 协同过滤推荐算法 (8)4.2.1 用户协同过滤 (9)4.2.2 项目协同过滤 (9)4.3 混合推荐算法 (9)4.3.1 加权混合推荐 (9)4.3.2 切片混合推荐 (9)4.3.3 分层混合推荐 (9)4.4 深度学习在推荐系统中的应用 (10)4.4.1 神经协同过滤 (10)4.4.2 序列推荐模型 (10)4.4.3 多模态推荐模型 (10)4.4.4 注意力机制推荐模型 (10)第5章数据处理与存储 (10)5.1 数据预处理技术 (10)5.1.1 数据清洗 (10)5.1.2 数据转换 (10)5.1.3 数据采样 (10)5.2 特征工程 (11)5.2.1 特征提取 (11)5.2.2 特征选择 (11)5.2.3 特征变换 (11)5.3 大规模数据处理与存储技术 (11)5.3.1 分布式计算框架 (11)5.3.2 分布式存储系统 (11)5.3.3 数据仓库 (11)5.4 数据安全性与隐私保护 (11)5.4.1 数据加密 (11)5.4.2 访问控制 (12)5.4.3 隐私保护 (12)第6章用户画像构建 (12)6.1 用户画像概述 (12)6.2 用户画像构建方法 (12)6.2.1 数据收集 (12)6.2.2 数据预处理 (12)6.2.3 特征工程 (12)6.2.4 用户画像建模 (12)6.3.1 实时更新策略 (13)6.3.2 离线更新策略 (13)6.3.3 用户画像维护 (13)6.4 用户画像应用案例 (13)6.4.1 电商推荐系统 (13)6.4.2 新闻推荐系统 (13)6.4.3 视频推荐系统 (13)6.4.4 社交网络推荐系统 (13)第7章冷启动问题与解决方案 (13)7.1 冷启动问题概述 (13)7.2 基于用户行为的冷启动解决方案 (13)7.3 基于内容的冷启动解决方案 (14)7.4 社交网络在冷启动问题中的应用 (14)第8章评价指标与评估方法 (15)8.1 推荐系统评价指标 (15)8.1.1 准确性 (15)8.1.2 覆盖度 (15)8.1.3 新颖性 (15)8.1.4 多样性 (15)8.2 离线评估方法 (15)8.2.1 留出法 (15)8.2.2 交叉验证法 (15)8.2.3 bootstrap法 (15)8.3 在线评估方法 (15)8.3.1 A/B测试 (16)8.3.2 多臂老虎机 (16)8.4 用户满意度评估 (16)8.4.1 用户调查 (16)8.4.2 用户行为分析 (16)8.4.3 用户留存率 (16)第9章系统实现与优化 (16)9.1 系统实现技术选型 (16)9.2 推荐系统功能优化 (17)9.3 系统部署与运维 (17)9.4 系统监控与调优 (17)第10章个性化推荐系统应用案例 (18)10.1 电商领域应用案例 (18)10.1.1 案例一：基于用户行为的商品推荐 (18)10.1.2 案例二：基于内容的商品推荐 (18)10.2 媒体领域应用案例 (18)10.2.1 案例一：新闻推荐 (18)10.2.2 案例二：视频推荐 (18)10.3 社交领域应用案例 (18)10.3.2 案例二：内容推荐 (19)10.4 未来发展趋势与展望 (19)第1章引言1.1 背景与意义信息技术的飞速发展，互联网已经深入到人们生活的方方面面，信息过载问题日益严重。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
汇报人：余俊良
背景
毫无疑问，这是一个数据爆发的时代。一分 钟内，推特上有 20 万条新消息被发送；在 “Facebook”上用户浏览的信息超过 1000 万条 。人们在享受网络带来便捷的同时，产生了 大量的新型多结构数据。有人说，世界的本 质就是数据，大数据将开启一次重大的时代 转型。
计算方式： 离线：用户偏好分析、用户购买力分析、关联性分析 在线：排序、过滤、增量计算
传统的推荐系统框架
用户行为 日志存储 系统
推荐
系统
UI
日志 系统
数据反馈
用户
传统的推荐系统框架
传统的推荐系统框架通常只能应对少量的推 荐需求，面对如今的多用户反馈，多商品信 息，要求根据上下文进行实时性推荐等是无 能为力的。
HBase
• 分布式Key-Value • Schema Free
Hive
• 基于HDFS的数据仓库 • 类SQL查询语言
大数据环境下的推荐系统
数据流
Flume
• 高可用的，高可靠的， 分布式的海量日志采 集、聚合和传输
Kafka
• 分布式消息队列 • Push & Pull
Storm
• 实时计算框架
通过将推荐系统部署在云平台，利用集群的 计算能力解决大数据下的推荐问题，已是大 势所趋。
大数据环境下的推荐系统
大数据环境下推荐系统的挑战
海量
实时
精准
用户 商品
实时采集 实时计算
用户体验
行为
实时预测
业界口碑
流量
大数据环境下的推荐系统
一个好的推荐系统
分析处理海 量数据
快速处理新 增数据和实
时交互
灵活加入和 迭代各种推
推荐系统组成
数据
显式数据：能准确的反应用户对物品的真实喜好，但需 要用户付出额外的代价
-用户收藏 -用户评价
隐式数据：通过一些分析和处理，才能反映用户的喜好， 只是数据不是很精确，有些行为的分析存在较大的噪音
-用户浏览 -页面停留时间 -访问次数
推荐系统组成
算法
算法类型： 基于内存的算法 基于模型的算法 基于内容的算法 LR算法
技术架构
技术架构
Online
服务引擎 • 高并发、低延迟、高稳定 • Load Balance / Scalability
在线计算 • 和预测
技术架构
Nearline
用户行为收集
• 从日志服务器收集用户行为 • 基于Apache Flume进行读取分发
据超过1TB
数据流
• 处理超过 500GB的数据 流
• 处理超过10亿 条消息
大数据环境下的推荐系统
计算
Map Reduce
Spark
Spark与推荐算法
• 基于内存的数据缓存和计算 • 基于RDD的数据集逻辑结构 • Scala简洁的基于函数式的编程体验
大数据环境下的推荐系统
存储
HDFS
• 分布式文件系统
推荐系统研究现状
目前推荐系统的研究内容和方向主要包括以 下几个方面： 1、推荐技术的研究 2、推荐的实时性与推荐质量 3、利用云计算提高推荐系统计算能力 4、推荐系统的可解释性 5、用户隐私问题
推荐系统组成
产品
核心
数据 算法
推荐系统组成
产品
同类或者相关商品、店铺推荐 买了还买、看来还看等 猜你喜欢 群体信息披露 热门排行榜 etc
背景
当然，如果处理不好大数据，人类可能会被 大数据“反噬”，找到自己需要的信息变得 更困难，迷失于大数据之中。有用的信息埋 没于繁杂的数据中的 现象被称为“信息过载 ”。
在大数据时代，让用户从海量的信息中找到 自己想要的信息实在是有点强人所难。时代 变了，用户获取知识的方式也应随之改变： 利用推荐技术向用户推送个性化服务。
推荐算法 •Item CF •矩阵分解 •基于内容的推荐 机器学习 •排序模型 •CTR预估
推荐流程
上线与迭代
理论支持
线下测试
在线A/B测试
全量上线
测试失败
用户行为分发
• 近在线部分将事件发送给Kafka • 离线部分将数据存储到HDFS
技术架构
Nearline
基于Kafka + Storm • 高稳定性 • 高实时性 • 高并发度
实现分布式的实时数据计算 • 内容相关性计算 • Online Learning
Offline
技术架构
数据建模 •用户兴趣建模/商品建模 •用户/商品聚类 •内容去重
荐算法
低延迟响应 高QPS的推
荐请求
大数据环境下的推荐系统
基于云平台的推荐系统分层架构
大数据环境下的推荐系统
整个推荐系统的底层运转和计算大量依赖于 Hadoop生态系统
计算
• 超过20000个 MapReduce 任 务
• 超过100个 Spark任务
存储
• 超过200TB HDFS存储
• 超过20TB Hbase使用 • 每天新生成数