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智能个性化推荐系统设计与实践,你学会了吗?

2024-11-29 21:32

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1. 冷启动

冷启动:在用户没有任何历史行为数据的情况下,推荐系统需要通过其他方式进行推荐。常见的方法有:

2. 基于内容的推荐

基于内容的推荐:通过分析内容本身的特征进行推荐,例如文章的主题、关键词、产品的属性等。主要步骤包括:

3. 基于行为的推荐

基于行为的推荐:通过分析用户的行为数据(如浏览、点击、购买等)进行推荐,主要包括以下方法:

用户协同过滤:推荐与当前用户有相似行为的用户喜欢的内容。

物品协同过滤:推荐与当前用户喜欢的内容相似的其他内容。

4. 相关性计算

相关性计算:在推荐过程中,计算用户与内容之间的相关性评分。常见的方法有:

5. 结果排序

结果排序:根据相关性计算的评分对推荐结果进行排序,同时考虑其他因素,如:

6. 推荐工程架构

推荐工程架构:为了实现上述步骤,推荐系统需要有一个稳定、高效的工程架构支持,主要包括:

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1.App客户端

功能:用户界面,负责展示推荐的Feed流。

流程:用户请求首页推荐Feed流,App客户端将请求发送到推荐系统。

2.推荐网关层

功能:统一处理所有推荐请求的入口。

流程:接收App客户端的推荐请求并将其转发到推荐逻辑层。

3.推荐逻辑层

功能:处理推荐请求的核心逻辑。

参数验证:验证请求参数是否合法。

拼装ES请求参数:将请求参数转换为ElasticSearch所需的格式。

结果过滤和去重打散:对搜索引擎返回的结果进行过滤、去重和打散处理。

渲染返回结果:将处理后的推荐结果返回给推荐网关层。

4.排序层和召回层

功能:从搜索引擎中召回相关数据。

工具:使用ElasticSearch进行数据召回。

功能:根据一定的规则对推荐结果进行排序。

规则:排序规则基于人工确定的权重和规则。

排序层

召回层

5.搜索引擎(ElasticSearch)

功能:高效地搜索和返回匹配的数据。

流程:根据拼装好的请求参数从索引中检索数据并返回给推荐逻辑层。

3. 特点分析

召回源单一:系统只从一个数据源中召回推荐内容。

基于人工规则排序:排序规则是预先定义好的,缺乏个性化和动态调整。

全局排序,无个性化:推荐结果对所有用户都是一样的,没有个性化定制。

不支持线上ABTest:无法进行AB测试来优化推荐策略。

特点:

4. 优缺点分析

简单易实现:架构简单,适合初期搭建和快速上线。

易于维护:全局规则和单一召回源使得系统容易维护。

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1.App客户端

功能:用户界面,负责展示推荐的Feed流。

流程:用户请求首页推荐Feed流,App客户端将请求发送到推荐系统。

2.推荐网关层

3.推荐排序层

4.推荐召回层

5.日志与数据处理

3. 特点分析

引入个性化召回源:支持基于用户兴趣、行为和偏好的个性化推荐。

支持ABTest:可以进行AB测试,优化和验证不同的推荐策略。

记录推荐血统:追踪推荐结果的生成路径,便于分析和改进推荐算法。

4. 优缺点分析

个性化推荐:引入个性化召回源,能够根据用户的行为和偏好提供个性化的推荐,提升用户体验。

支持ABTest:能够通过AB测试不断优化推荐策略,提高推荐效果。

日志记录和数据处理:详细的日志记录和强大的数据处理能力,为推荐系统的优化和改进提供了数据支持。

实时性:通过Flume和Kafka实现用户实时画像,能够实时调整推荐策略。

1.App客户端

功能:用户界面,负责展示推荐的Feed流及其他推荐内容(如找相似、猜你喜欢等)。

流程:用户请求推荐内容,App客户端将请求发送到推荐系统。

2.推荐网关层

3.推荐排序层

  1. 推荐召回层

  1. 日志与数据处理

3. 特点分析

实时召回策略:根据实时数据调整召回策略,提高推荐的时效性。

实时特征:利用实时用户行为数据进行推荐,提升用户体验的及时性。

机器学习驱动排序:通过机器学习算法实现排序,提升推荐的精准度和个性化水平。

实时化数据:引入实时数据处理,动态调整推荐策略和内容。

4. 优缺点分析

个性化推荐:通过机器学习和实时数据处理,实现高度个性化的推荐,提升用户体验。

实时性:实时处理用户行为数据,动态调整推荐策略,保持推荐内容的时效性。

高扩展性:系统全面微服务化和组件化,提升系统的可扩展性和维护性。

灵活性:使用DSL灵活编排各个推荐组件,方便进行策略调整和功能扩展。

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来源:二进制跳动内容投诉

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