网站建设公司的小程序选择什么,php网站后台搭建,好用的软件下载网站,牛商网股票代码以下是推荐系统技术总结的架构梳理和建议表达思路#xff1a; 从原理到生产环境#xff1a;推荐系统核心技术与实战代码解析
一、推荐算法的演进图谱
传统算法三剑客 ![推荐系统算法分类示意图] #xff08;使用Mermaid绘制算法分类关系图#xff0c;清晰展示技术演进 从原理到生产环境推荐系统核心技术与实战代码解析
一、推荐算法的演进图谱
传统算法三剑客 ![推荐系统算法分类示意图] 使用Mermaid绘制算法分类关系图清晰展示技术演进 #mermaid-svg-5GptTPcCkY9u7k8q {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-5GptTPcCkY9u7k8q .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-5GptTPcCkY9u7k8q .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-5GptTPcCkY9u7k8q .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-svg-5GptTPcCkY9u7k8q .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-5GptTPcCkY9u7k8q .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-5GptTPcCkY9u7k8q .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-5GptTPcCkY9u7k8q .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-5GptTPcCkY9u7k8q .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-5GptTPcCkY9u7k8q .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-5GptTPcCkY9u7k8q svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-5GptTPcCkY9u7k8q .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-5GptTPcCkY9u7k8q .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-5GptTPcCkY9u7k8q .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-5GptTPcCkY9u7k8q .label text,#mermaid-svg-5GptTPcCkY9u7k8q span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-5GptTPcCkY9u7k8q .node rect,#mermaid-svg-5GptTPcCkY9u7k8q .node circle,#mermaid-svg-5GptTPcCkY9u7k8q .node ellipse,#mermaid-svg-5GptTPcCkY9u7k8q .node polygon,#mermaid-svg-5GptTPcCkY9u7k8q .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-5GptTPcCkY9u7k8q .node .label{text-align:center;}#mermaid-svg-5GptTPcCkY9u7k8q .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-5GptTPcCkY9u7k8q .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-5GptTPcCkY9u7k8q .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-5GptTPcCkY9u7k8q .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-5GptTPcCkY9u7k8q .edgeLabel{background-color:#e8e8e8;text-align:center;}#mermaid-svg-5GptTPcCkY9u7k8q .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:#e8e8e8;fill:#e8e8e8;}#mermaid-svg-5GptTPcCkY9u7k8q .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-5GptTPcCkY9u7k8q .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-5GptTPcCkY9u7k8q .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-5GptTPcCkY9u7k8q div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-5GptTPcCkY9u7k8q :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} 推荐算法 协同过滤 内容匹配 混合推荐 基于用户的协同过滤 基于物品的协同过滤 矩阵分解 加权混合 特征组合 深度学习混合 深度学习革命
WideDeep记忆与泛化的完美融合Google Play实测提升30% CTRDSSM双塔模型十亿级商品库的实时匹配利器淘宝电商场景案例YouTube深度推荐候选生成-排序的工业化模板图神经网络美团外卖跨场景关系挖掘实战
二、工业级架构设计方案
模块化架构范例
# 伪代码示例
class RecSystem:def __init__(self):self.retrieval MultiChannelRetrieval() # 多路召回self.pre_rank LightGBM_Ranker() # 粗排self.rank DeepFM() # 精排self.rerank RuleEngine() # 业务规则def recommend(self, user):candidates self.retrieval.get(user)sorted_list self.rank.sort(candidates)return self.rerank.apply_business_rules(sorted_list)性能优化关键技术
特征分片存储百亿级用户特征的Redis集群方案实时更新策略FlinkRedis的准实时特征更新管道模型蒸馏技术将DNN模型压缩到端侧推理的实践
三、经典算法代码实现
矩阵分解实战PyTorch
import torch
class MatrixFactorization(torch.nn.Module):def __init__(self, n_users, n_items, n_factors20):super().__init__()self.user_factors torch.nn.Embedding(n_users, n_factors)self.item_factors torch.nn.Embedding(n_items, n_factors)def forward(self, user, item):return (self.user_factors(user) * self.item_factors(item)).sum(1)# 训练代码示例
model MatrixFactorization(n_users10000, n_items50000)
loss_fn torch.nn.MSELoss()
optimizer torch.optim.Adam(model.parameters(), lr0.01)for user, item, rating in dataloader:prediction model(user, item)loss loss_fn(prediction, rating)optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()双塔模型实现TensorFlow
import tensorflow as tf
class TwoTower(tf.keras.Model):def __init__(self, user_dim, item_dim):super().__init__()self.user_tower tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(256, activationrelu),tf.keras.layers.Dense(128)])self.item_tower tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(256, activationrelu),tf.keras.layers.Dense(128)])def call(self, inputs):user_emb self.user_tower(inputs[user_features])item_emb self.item_tower(inputs[item_features])return tf.reduce_sum(user_emb * item_emb, axis1)四、前沿技术探讨
动态冷启动解决方案
知识蒸馏冷启动加速72小时冷启动-2小时快速部署元学习在冷启动中的应用Model-Agnostic Meta-Learning实践
因果推断新思路
反事实推理消除偏差用户点击日志中的生存偏差消除多场景平衡学习美团跨业务域的联合建模策略
五、避坑指南与最佳实践
数据质量关键检查点
特征穿越检测方案负样本构造的十大禁忌
效果评估体系构建
离线评估金标准AUC/GAUC/RMSE的创新应用线上ABTest分层实验设计 实战资源推荐
MovieLens数据集实践模板包含特征工程、模型训练完整链路工业级推荐系统模拟环境使用Docker构建的完整pipeline生产案例文档某头部电商推荐系统技术解密
以下是面向技术深度的推荐系统万字长文框架包含理论推导、工业实践和完整代码示例之间的有机衔接 推荐系统全景解读从算法内核到分布式工程实践
第一章 基础理论体系建构2500字
1.1 数学基础精要
概率图模型视角
用户行为建模隐变量模型的EM推导
# 使用Pyro实现隐因子模型
import pyro
def user_behavior_model():user_latent pyro.sample(user, dist.Normal(0, 1))item_latent pyro.sample(item, dist.Normal(0, 1)) affinity torch.dot(user_latent, item_latent)obs pyro.sample(obs, dist.Bernoulli(logitsaffinity))最优化理论
非凸优化的SGD收敛证明Lipschitz连续条件下的收敛速率分析矩阵分解的SVD理论基础Frobenius范数最小化的闭合解推导
1.2 传统算法源码级剖析
协同过滤的工业级实现
# 带时间衰减的UserCF改良版
from collections import defaultdict
import numpy as npclass TimeWeightedUserCF:def __init__(self, decay_factor0.95):self.user_acts defaultdict(lambda: defaultdict(float))self.decay decay_factordef update(self, user, item, timestamp):# 时间衰减公式weight e^{-λΔt}if user in self.user_acts and item in self.user_acts[user]:prev_time self.user_acts[user][item][0]prev_weight self.user_acts[user][item][1]new_weight prev_weight * np.exp(-self.decay*(timestamp - prev_time))self.user_acts[user][item] (timestamp, new_weight 1)else:self.user_acts[user][item] (timestamp, 1.0)def recommend(self, user, top_k10):# Jaccard相似度的时间加权变体candidates defaultdict(float)target_items set(self.user_acts[user].keys())for u in self.user_acts:if u user: continuecommon target_items set(self.user_acts[u].keys())if not common: continuetime_sim sum(self.user_acts[u][i][1] for i in common)candidates[u] time_sim / (len(target_items) len(self.user_acts[u]) - len(common))# 取相似用户集合similar_users sorted(candidates.items(), keylambda x: -x[1])[:100]rec_items defaultdict(float)for sim_user, score in similar_users:for item in self.user_acts[sim_user]:if item not in target_items:rec_items[item] score * self.user_acts[sim_user][item][1]return sorted(rec_items.items(), keylambda x: -x[1])[:top_k]内容推荐工程优化
TF-IDF的流式计算优化倒排索引的增量更新策略双塔模型中的Annoy索引实现降低TopK检索复杂度到O(logN) 第二章 深度学习技术拆解3500字
2.1 特征工程方案
时空特征构建
# 周期性时间特征构造
def build_time_features(timestamp):dt datetime.fromtimestamp(timestamp)return {hour_sin: np.sin(2 * np.pi * dt.hour / 24),hour_cos: np.cos(2 * np.pi * dt.hour / 24),weekday_sin: np.sin(2 * np.pi * dt.weekday() / 7),weekday_cos: np.cos(2 * np.pi * dt.weekday() / 7),is_weekend: float(dt.weekday() 5)}高阶交叉特征
# FM特征二阶交叉的Tensor实现
def fm_interaction(features):# features: [batch_size, num_features, embedding_dim]sum_square tf.square(tf.reduce_sum(features, axis1)) # (batch, dim)square_sum tf.reduce_sum(tf.square(features), axis1) # (batch, dim)return 0.5 * tf.reduce_sum(sum_square - square_sum, axis1) # (batch,)2.2 经典模型深度实现
DIN序列建模
class DIN(tf.keras.Model):def __init__(self, item_embed_dim64):super().__init__()self.item_embed tf.keras.layers.Embedding(100000, item_embed_dim)self.attention tf.keras.layers.Dense(1, activationsigmoid)def call(self, inputs):# 用户历史序列: [batch, seq_len]hist_seq inputs[hist_items]hist_emb self.item_embed(hist_seq) # [batch, seq_len, dim]# 当前候选物品target_item inputs[target_item]target_emb self.item_embed(target_item) # [batch, dim]# Attention计算expanded_target tf.expand_dims(target_emb, 1) # [batch, 1, dim]attention_logits tf.reduce_sum(hist_emb * expanded_target, axis-1) # [batch, seq_len]attention_weights tf.nn.softmax(attention_logits) # [batch, seq_len]# 加权历史表征weighted_hist tf.reduce_sum(hist_emb * tf.expand_dims(attention_weights, -1), axis1)# 拼接全连接层concat tf.concat([weighted_hist, target_emb], axis-1)return tf.keras.layers.Dense(1, activationsigmoid)(concat)双塔模型工业优化
负采样技术Batch内负采样 vs 全库采样分布式训练Parameter Server模式下梯度同步机制 第三章 工业级架构实现4000字
3.1 实时推荐系统架构 startuml
node 客户端 as client
node API Gateway as gateway
node 特征服务 as feature
node 召回服务 as recall
node 排序服务 as rank
node 画像存储 as profile
database Redis as redis
database HBase as hbase
queue Kafka as kafkaclient - gateway : 推荐请求
gateway - feature : 获取实时特征
feature - redis : 读取用户特征
feature - hbase : 读取历史行为
recall - profile : 加载用户画像
recall -- rank : 候选集传递
rank - kafka : 记录推荐结果
kafka - profile : 实时特征更新
enduml3.2 海量数据处理方案
增量训练系统设计
# 使用TFX构建数据流水线
from tfx.components import CsvExampleGen
from tfx.components import StatisticsGen
from tfx.components import SchemaGen
from tfx.components import Transformpipeline Pipeline(components[CsvExampleGen(input_basedata/),StatisticsGen(),SchemaGen(),Transform(module_filepreprocessing.py,schemaSchemaGen.outputs[schema]),Trainer(module_filemodel.py,schemaSchemaGen.outputs[schema])]
)特征存储方案对比
存储类型适用场景访问延迟典型实现高速缓存实时特征10msRedisCluster列式存储历史统计100-500msHBase向量数据库嵌入查询50-200msMilvus 第四章 前沿技术演进2000字
4.1 强化学习落地实践
# DQN推荐策略网络
class DQN(tf.keras.Model):def __init__(self, state_dim, action_dim):super().__init__()self.fc1 tf.keras.layers.Dense(64, activationrelu)self.fc2 tf.keras.layers.Dense(64, activationrelu)self.q_out tf.keras.layers.Dense(action_dim)def call(self, state):x self.fc1(state)x self.fc2(x)return self.q_out(x)def update_target(self, target_network):self.set_weights(target_network.get_weights())# 经验回放缓冲区
class ReplayBuffer:def __init__(self, capacity):self.buffer deque(maxlencapacity)def push(self, state, action, reward, next_state):self.buffer.append( (state, action, reward, next_state) )def sample(self, batch_size):transitions random.sample(self.buffer, batch_size)return zip(*transitions)4.2 因果推断创新应用
# 反事实数据增强实现
class CounterfactualAugmenter:def __init__(self, exposure_model):self.exposure_model exposure_modeldef generate(self, user_features, item_features):# 计算曝光概率exposure_probs self.exposure_model.predict(user_features, item_features)# 生成反事实样本counterfactuals []for i in range(len(user_features)):if np.random.rand() 0.5:# 替换未被曝光的物品non_exposed_items [j for j, p in enumerate(exposure_probs[i]) if p 0.1]if non_exposed_items:counter_item np.random.choice(non_exposed_items)new_sample {user: user_features[i],item: item_features[counter_item],label: 0 # 假设未被点击}counterfactuals.append(new_sample)return counterfactuals第五章 效果评估与调优1500字
5.1 离线评估体系
# 多维度评估指标实现
class RecEvaluator:def __init__(self, test_data):self.test_data test_datadef evaluate(self, model):# 计算基础指标hit_rate self._calculate_hit_rate(model)ndcg self._calculate_ndcg(model)# 覆盖率计算rec_items set()total_items set(self.test_data[item_id])for user in self.test_data:recs model.recommend(user)rec_items.update(recs)coverage len(rec_items) / len(total_items)# 新颖度计算item_counts defaultdict(int)for user in self.test_data:recs model.recommend(user)for item in recs:item_counts[item] 1novelty -sum(p * np.log(p) for p in item_counts.values())/len(item_counts)return {HR: hit_rate, NDCG: ndcg, Coverage: coverage, Novelty: novelty}5.2 在线实验平台建设
动态流量分配策略Bandit算法在ABTest中的运用指标异常检测使用IQR方法进行数据漂移监控 完整示例项目电商推荐系统实战
代码仓库结构
├── data_processor/ # 特征工程
│ ├── item_encoder.py # 商品特征编码
│ └── user_processor.py # 用户画像构建
├── model_zoo/ # 算法模型库
│ ├── traditional/ # 传统模型
│ └── deep/ # 深度学习模型
├── serving/ # 模型部署
│ ├── flask_api.py # RESTful服务
│ └── tensorrt/ # GPU加速部署
└── experiment/ # 实验管理├── metrics.py # 评测指标└── ablation_study/ # 消融实验配置注本文提供的是技术体系的主干框架实际落地时需根据业务场景进行适配
冷启动场景引入知识图谱增强内容理解多目标优化使用帕累托最优解平衡多个业务指标端上推荐TensorFlow Lite量化压缩技术实践
以下采用结构化分层方式重新组织内容以系统工程视角结合存储选型和算法实现步骤详解 推荐系统组件全解读与算法步骤拆解
第一部分数据存储体系与推荐系统关系
1.1 存储组件全景图关系型/非关系型/消息队列
组件类型代表产品推荐系统中的作用典型数据结构最佳适用场景关系数据库MySQL存储商品元数据、用户基础信息二维表结构(商品表、用户表)结构化的核心数据存储与事务操作文档数据库MongoDB存储用户画像动态字段、行为日志JSON文档快速变化的半结构化用户数据缓存数据库Redis实时特征存取、召回候选集存储String/Hash/ZSet高频访问的在线服务数据缓存列式数据库HBase海量历史行为记录存储列簇结构用户长期行为日志分析向量数据库MilvusEmbedding向量存储高维向量相似物品快速检索消息队列Kafka实时行为收集、特征更新通知消息分区高吞吐的异步数据管道图数据库Neo4j社交关系网络存储节点边社交推荐场景
1.2 数据流协作模式
# 模拟数据流转以电商推荐为例
用户点击行为 - Kafka(实时消息) - Flink(实时计算) - 更新Redis(用户实时特征)- 同步到HBase(历史存档)召回阶段从Redis获取用户实时兴趣标签 - 从Milvus查相似商品向量 - 组合候选集
排序阶段MySQL获取商品基础特征 - Redis获取用户画像 - TensorRT加速模型推理第二部分推荐算法步骤拆解
2.1 协同过滤算法实现全流程基于MovieLens数据集
步骤1数据预处理
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split# 加载数据
ratings pd.read_csv(ratings.csv)
movies pd.read_csv(movies.csv)# 数据清洗
ratings ratings[ratings.rating 3.5] # 过滤低评分
ratings[timestamp] pd.to_datetime(ratings[timestamp], units)# 划分数据集
train, test train_test_split(ratings, test_size0.2, stratifyratings[userId])步骤2物品相似度矩阵计算
from scipy.sparse import csr_matrix
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity# 构建用户-物品矩阵
user_item_matrix train.pivot_table(indexuserId,columnsmovieId,valuesrating,fill_value0
)
sparse_matrix csr_matrix(user_item_matrix.values)# 计算余弦相似度
item_similarities cosine_similarity(sparse_matrix.T)
similarity_df pd.DataFrame(item_similarities,indexuser_item_matrix.columns,columnsuser_item_matrix.columns
)步骤3在线推荐逻辑
def recommend_items(user_id, top_n10):# 获取用户历史观看watched_movies train[train.userId user_id][movieId].values# 聚合相似物品scores {}for movie_id in watched_movies:similar_movies similarity_df[movie_id].sort_values(ascendingFalse)[1:20]for similar_movie, score in similar_movies.items():scores[similar_movie] scores.get(similar_movie, 0) score# 排除已看过recommendations []for movie_id in sorted(scores, keyscores.get, reverseTrue):if movie_id not in watched_movies:recommendations.append((movie_id, scores[movie_id]))if len(recommendations) top_n:breakreturn recommendations2.2 深度学习推荐管道实现PyTorchRedis
步骤1特征工程与存储
# 用户特征处理案例
def process_user_features(user_data):# 实时特征更新至Redisredis_client.hset(fuser:{user_data[id]}, mapping{age_norm: (user_data[age] - 25) / 10,gender_embed: 0 if user_data[gender] M else 1,loc_vec: ,.join(map(str, onehot.encode(user_data[location])))})# 写入HBase长期存储hbase_table.put(rowuser_data[id], data{cf:full_gender: user_data[gender],cf:raw_age: str(user_data[age]),cf:device_history: json.dumps(user_data[devices])})步骤2双塔模型训练
import torch
import torch.nn as nnclass TwoTower(nn.Module):def __init__(self, user_dim64, item_dim64):super().__init__()self.user_net nn.Sequential(nn.Linear(256, 128), # 输入用户特征维度nn.ReLU(),nn.Linear(128, user_dim))self.item_net nn.Sequential(nn.Linear(512, 128), # 输入物品特征维度nn.ReLU(),nn.Linear(128, item_dim))def forward(self, user_features, item_features):user_emb self.user_net(user_features)item_emb self.item_net(item_features)return torch.matmul(user_emb, item_emb.T)# 训练循环示例
model TwoTower()
optimizer torch.optim.Adam(model.parameters(), lr1e-3)
loss_fn nn.CrossEntropyLoss()for epoch in range(10):for user_batch, item_batch, label_batch in train_loader:scores model(user_batch, item_batch)loss loss_fn(scores, label_batch)optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()步骤3在线服务部署
from flask import Flask, request
import redisapp Flask(__name__)
redis_conn redis.Redis(hostrec-redis, port6379)app.route(/recommend, methods[POST])
def recommend():# 获取实时参数user_id request.json[user_id]device_type request.json[device]# 特征获取链路user_features get_user_features(user_id) # 来自Rediscontext_features get_context_features(device_type) # 环境特征candidate_items get_candidates(user_id) # 召回结果# 模型推理item_embs load_item_embeddings() # 预计算存储于Redisuser_emb model.user_net(torch.tensor([user_features]))scores user_emb item_embs.T# 结果生成ranked_items sort_items_by_score(candidate_items, scores)return json.dumps({recommendations: ranked_items[:20]})def get_user_features(user_id):raw_data redis_conn.hgetall(fuser:{user_id})return [float(raw_data[bage_norm]),float(raw_data[bgender_embed]),*map(float, raw_data[bloc_vec].split(b,))]2.3 混合推荐系统实现架构
技术栈编排模式 ---------------| 客户端 |-------▲-------│ 请求推荐
-------------------------▼--------------------------
| API Gateway (Nginx) |
-------------------------┬--------------------------│ 参数解析----------------▼-----------------| 特征服务模块 || 从Redis获取实时特征 || 从MySQL获取商品特征 || 从HBase获取历史行为 |----------------┬-----------------│ 完整特征集合----------------▼-----------------| 召回服务集群 || 策略1: 协同过滤召回 (Redis ZSet) || 策略2: 内容召回 (Milvus向量检索) || 策略3: 热门召回 (MySQL统计) |----------------┬-----------------│ 合并候选集----------------▼-----------------| 排序服务模块 || 加载ONNX模型 (TensorRT加速) || 特征拼接与标准化 || DNN模型推理 (GPU加速) |----------------┬-----------------│ 精排结果----------------▼-----------------| 规则过滤模块 || 去重策略 || 人工运营规则 || 多样性控制 |----------------┬-----------------│ 最终结果--------▼--------| 客户端响应 |-----------------第三部分工程细节深度剖析
3.1 Redis的三种核心应用场景
场景1实时特征存储
# 用户实时兴趣衰减实现
def update_real_time_interest(user_id, item_id, weight1.0):key fuser:{user_id}:interests# 使用Sorted Set时间衰减设计now time.time()redis_conn.zadd(key, {item_id: now}) # 记录最新时间redis_conn.zremrangebyscore(key, 0, now - 86400) # 清除24小时前数据# 计算当前兴趣强度current_score redis_conn.zscore(key, item_id)new_score current_score * 0.95 weight # 指数衰减redis_conn.zadd(key, {item_id: new_score})场景2倒排索引缓存
# 基于用户标签召回实现
def tag_based_recall(user_id, top_n100):user_tags redis_conn.smembers(fuser:{user_id}:tags)candidate_items set()for tag in user_tags:items redis_conn.zrevrange(ftag:{tag}:items, 0, top_n)candidate_items.update(items)return list(candidate_items)[:top_n]场景3分布式锁控制
# 防止特征并发修改
def safe_update_features(user_id, update_func):lock_key flock:user:{user_id}with redis_conn.lock(lock_key, timeout5):old_data get_user_features(user_id)new_data update_func(old_data)redis_conn.hmset(fuser:{user_id}, new_data)第四部分算法效果对比与选型指南
4.1 算法特性对照表
算法类型准确性可解释性冷启动能力训练开销在线延迟适用阶段协同过滤★★★★☆★★☆☆☆★☆☆☆☆中等低成熟期系统内容推荐★★☆☆☆★★★★☆★★★★☆低极低冷启动期矩阵分解★★★★☆★★☆☆☆★☆☆☆☆高中等用户行为丰富阶段深度学习排序模型★★★★★★☆☆☆☆★★☆☆☆极高高精排阶段强化学习★★★☆☆★★☆☆☆★★☆☆☆极高极高动态场景优化
4.2 架构选型决策树 -----------------------------| 推荐系统需求分析 |----------------------------|-------------▼---------------| 数据量级 1M条目? |----------------------------|是 ---------------------- 否| |
----------▼--------- -----------▼-----------
| 单体架构 | | 分布式架构 |
| - MySQL作为主存储 | | - HBase存储历史行为 |
| - Redis缓存热点数据| | - Kafka消息队列 |
| - 协同过滤算法 | | - Flink实时计算 |
-------------------- -----------------------以上为浓缩后的技术架构核心内容每个模块均可展开详细实现文档例如
召回策略专题多路召回的具体实现与合并策略特征平台建设从零搭建统一特征服务的方法论模型压缩实战将精排模型压缩到10ms响应的具体方案AB测试体系搭建多层交错实验平台的工程细节 文章转载自： http://www.morning.ogzjf.cn.gov.cn.ogzjf.cn http://www.morning.rxlk.cn.gov.cn.rxlk.cn http://www.morning.cgthq.cn.gov.cn.cgthq.cn http://www.morning.xqmd.cn.gov.cn.xqmd.cn http://www.morning.fbccx.cn.gov.cn.fbccx.cn http://www.morning.bkkgt.cn.gov.cn.bkkgt.cn http://www.morning.rtzd.cn.gov.cn.rtzd.cn http://www.morning.chxsn.cn.gov.cn.chxsn.cn http://www.morning.fjlsfs.com.gov.cn.fjlsfs.com http://www.morning.krhkb.cn.gov.cn.krhkb.cn http://www.morning.ldzss.cn.gov.cn.ldzss.cn http://www.morning.bkkgt.cn.gov.cn.bkkgt.cn http://www.morning.ykqbs.cn.gov.cn.ykqbs.cn http://www.morning.bfhfb.cn.gov.cn.bfhfb.cn http://www.morning.sbyhj.cn.gov.cn.sbyhj.cn http://www.morning.tsdqr.cn.gov.cn.tsdqr.cn http://www.morning.rnmmh.cn.gov.cn.rnmmh.cn http://www.morning.lxyyp.cn.gov.cn.lxyyp.cn http://www.morning.ytmx.cn.gov.cn.ytmx.cn http://www.morning.gmyhq.cn.gov.cn.gmyhq.cn http://www.morning.twpq.cn.gov.cn.twpq.cn http://www.morning.hhfqk.cn.gov.cn.hhfqk.cn http://www.morning.tbstj.cn.gov.cn.tbstj.cn http://www.morning.51meihou.cn.gov.cn.51meihou.cn http://www.morning.bfnbn.cn.gov.cn.bfnbn.cn http://www.morning.xltwg.cn.gov.cn.xltwg.cn http://www.morning.wbqk.cn.gov.cn.wbqk.cn http://www.morning.nbybb.cn.gov.cn.nbybb.cn http://www.morning.cpgdy.cn.gov.cn.cpgdy.cn http://www.morning.bzpwh.cn.gov.cn.bzpwh.cn http://www.morning.xckrj.cn.gov.cn.xckrj.cn http://www.morning.cmzcp.cn.gov.cn.cmzcp.cn http://www.morning.smrty.cn.gov.cn.smrty.cn http://www.morning.tyrlk.cn.gov.cn.tyrlk.cn http://www.morning.ykrkb.cn.gov.cn.ykrkb.cn http://www.morning.wdjcr.cn.gov.cn.wdjcr.cn http://www.morning.blxlf.cn.gov.cn.blxlf.cn http://www.morning.kqcqr.cn.gov.cn.kqcqr.cn http://www.morning.fldsb.cn.gov.cn.fldsb.cn http://www.morning.yhpq.cn.gov.cn.yhpq.cn http://www.morning.zdzgf.cn.gov.cn.zdzgf.cn http://www.morning.xnlj.cn.gov.cn.xnlj.cn http://www.morning.lbjdx.cn.gov.cn.lbjdx.cn http://www.morning.fdfsh.cn.gov.cn.fdfsh.cn http://www.morning.rqrh.cn.gov.cn.rqrh.cn http://www.morning.rcwbc.cn.gov.cn.rcwbc.cn http://www.morning.bhwll.cn.gov.cn.bhwll.cn http://www.morning.dwkfx.cn.gov.cn.dwkfx.cn http://www.morning.fmdvbsa.cn.gov.cn.fmdvbsa.cn http://www.morning.hmwjk.cn.gov.cn.hmwjk.cn http://www.morning.yqtry.cn.gov.cn.yqtry.cn http://www.morning.fnxzk.cn.gov.cn.fnxzk.cn http://www.morning.gbjxj.cn.gov.cn.gbjxj.cn http://www.morning.rzczl.cn.gov.cn.rzczl.cn http://www.morning.lcwhn.cn.gov.cn.lcwhn.cn http://www.morning.pgkpt.cn.gov.cn.pgkpt.cn http://www.morning.cpzkq.cn.gov.cn.cpzkq.cn http://www.morning.hryhq.cn.gov.cn.hryhq.cn http://www.morning.ffwrq.cn.gov.cn.ffwrq.cn http://www.morning.nfbkp.cn.gov.cn.nfbkp.cn http://www.morning.zxxys.cn.gov.cn.zxxys.cn http://www.morning.sglcg.cn.gov.cn.sglcg.cn http://www.morning.kfwrq.cn.gov.cn.kfwrq.cn http://www.morning.mtzyr.cn.gov.cn.mtzyr.cn http://www.morning.bynf.cn.gov.cn.bynf.cn http://www.morning.pnljy.cn.gov.cn.pnljy.cn http://www.morning.lbssg.cn.gov.cn.lbssg.cn http://www.morning.sflnx.cn.gov.cn.sflnx.cn http://www.morning.srbl.cn.gov.cn.srbl.cn http://www.morning.fwnyz.cn.gov.cn.fwnyz.cn http://www.morning.kaweilu.com.gov.cn.kaweilu.com http://www.morning.chmkt.cn.gov.cn.chmkt.cn http://www.morning.knngw.cn.gov.cn.knngw.cn http://www.morning.gfpyy.cn.gov.cn.gfpyy.cn http://www.morning.yodajy.cn.gov.cn.yodajy.cn http://www.morning.gjws.cn.gov.cn.gjws.cn http://www.morning.tllws.cn.gov.cn.tllws.cn http://www.morning.ubpsa.cn.gov.cn.ubpsa.cn http://www.morning.ljsxg.cn.gov.cn.ljsxg.cn http://www.morning.pngfx.cn.gov.cn.pngfx.cn
