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个性化推荐系统架构

个性化推荐系统架构

作者: HaigLee | 来源:发表于2020-01-06 23:02 被阅读0次

作者:HaigLee
https://www.jianshu.com/u/67ec21fb270d
本文由 HaigLee 发布。未经许可,禁止转载。

这个架构可以分为三层:在线层、离线层、尽线层。

在线层

  • 数据:实时数据
  • 响应:实时响应
  • 适用于:
    • 对场景信息敏感
    • 立即满足用户
    • 运行简单算法和逻辑
  • 约束:
    • 响应时间是硬要求
    • 要准备降级服务的推荐结果
    • 计算复杂度有限
  • 典型任务:
    • 过滤逻辑
    • 运营手段
    • 融合排序
    • 多样性提升
  • 举例:
    • 取出近线层的推荐电影及物品的内容特征,用户特征
    • 运用GBDT得到500个新特征,运行LR输出融合模型
    • 过滤看过的,过滤已被删除的
    • 根据多样性要求去掉高度相似的电影
    • 强插一些当季运营活动指定位置
    • 输出推荐结果

离线层

  • 数据:非实时
  • 响应:非实时
  • 适用于:
    • 处理大数据量
    • 运行批量任务
    • 算法探索和模拟评测效果
    • 可以水平扩展计算能力
  • 约束:
    • 无法及时捕获最新的用户兴趣
    • 无法给用户推荐最新物品
  • 典型任务:
    • 批量机器学习算法
    • 批量计算推荐结果
    • 挖掘用户标签
    • 物品的内容分析
  • 举例:
    • 矩阵分解,学习得到用户隐因子向量和物品隐因子向量
    • 学习500棵树GBDT决策树
    • 以GBDT输出作为特征学习LR模型参数

近线层

  • 数据:实时
  • 响应:非实时
  • 适用于:
    • 捕获用户最新兴趣
    • 运行较复杂的算法
    • 较及时给用户响应
  • 约束:
    • 处理的数据量有限
    • 部分依赖离线计算结果
    • 和离线层无缝结合有一定的复杂度
  • 典型任务:
    • 用最新事件补充召回推荐结果
    • 小批量样本更新模型参数
  • 举例:
    • 用户新评分的电影计算相似电影并增加到离线推荐结果中
    • 根据最新浏览数据提取新的标签补充到用户标签中

作者:HaigLee
https://www.jianshu.com/u/67ec21fb270d
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