【个性化推荐系统】架构设计

• UI 和 UE(前端界面)
• 数据 (Lambda架构)
• 业务知识
• 算法

• 推荐系统整体架构

• 大数据Lambda架构

  • 由Twitter工程师Nathan Marz(storm项目发起人)提出

  • Lambda系统架构提供了一个结合实时数据和Hadoop预先计算的数据环境和混合平台, 提供一个实时的数据视图

  • 分层架构

    • 批处理层
      • 数据不可变, 可进行任何计算, 可水平扩展
      • 高延迟 几分钟~几小时(计算量和数据量不同)
      • 日志收集 Flume
      • 分布式存储 Hadoop hdfs
      • 分布式计算 Hadoop MapReduce & spark
      • 视图存储数据库
        • nosql(HBase/Cassandra)
        • Redis/memcache
        • MySQL
    • 实时处理层
      • 流式处理, 持续计算
      • 存储和分析某个窗口期内的数据
      • 最终正确性(Eventual accuracy)
      • 实时数据收集 flume & kafka
      • 实时数据分析 spark streaming/storm/flink
    • 服务层
      • 支持随机读
      • 需要在非常短的时间内返回结果
      • 读取批处理层和实时处理层结果并对其归并

  • Lambda架构图

    • 大数据核心技术框架

• 推荐算法架构

  • 召回阶段(海选)
    • 召回决定了最终推荐结果的天花板
    • 常用算法:
      • 协同过滤(基于用户 基于物品的)
      • 基于内容 (根据用户行为总结出自己的偏好 根据偏好 通过文本挖掘技术找到内容上相似的商品)
      • 基于隐语义
  • 排序阶段
    • 召回决定了最终推荐结果的天花板, 排序逼近这个极限, 决定了最终的推荐效果
    • CTR预估 (点击率预估 使用LR算法) 估计用户是否会点击某个商品 需要用户的点击数据
  • 策略调整
    • 服务端收费有目的的进行推荐或屏蔽&＃xff08;广告&＃xff09;

• 推荐系统的整体架构

  
  

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