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新闻实时推荐系统的技术架构与实现

新闻实时推荐系统

新闻实时推荐系统的技术架构,包括数据采集、数据存储、数据处理和推荐引擎。首先介绍数据采集模块,然后介绍了数据存储模块,最后介绍了数据处理模块,包括:日志采集、离线计算和实时计算。然后详细介绍了推荐引擎模块,包括:流式计算、实时流式计算和混合流式计算。最后介绍了系统架构,包括:用户管理、内容管理和业务管理。在本系统中,新闻实时推荐系统满足了新闻的实时性需求,能够及时的对用户的兴趣进行动态地调整,给用户带来良好的阅读体验。

数据采集

数据采集模块主要完成以下工作: 1、消息队列,接收系统推送的消息,并按照时间顺序排队发送; 2、采集系统,负责数据的采集工作; 3、日志采集,定时从日志文件中读取指定时间内的日志数据; 4、日志解析,对采集的数据进行解析,得到目标日志; 5、日志存储,将采集到的数据保存到文件中。

在本系统中,用户可以通过 web浏览器访问指定的新闻站点,并在新闻页面上按时间顺序读取相关内容。然后将读取到的新闻数据按照时间戳和用户访问信息进行排序。最后将排序后的新闻数据以 Kafka的形式保存到分布式文件系统中。

数据存储

我们的系统使用 Hive作为数据存储。Hive是一个开源的分布式数据库,它支持高并发和高吞吐的数据访问。它在处理海量数据时效率很高,非常适合用来做实时推荐系统。

Hive以 MapReduce作为底层框架,它允许用户将数据写入 MapReduce程序。MapReduce程序使用两个线程来处理用户请求,其中一个线程负责写文件,另一个线程负责读文件。每个文件都被压缩到多个文件中,每个文件的大小被限制在500M以内。

数据处理

本部分主要包括两个部分:日志采集与离线计算。日志采集:将日志文件通过 Kafka进行采集,然后通过 MapReduce实现计算。离线计算:将用户访问历史记录以及用户行为记录进行离线处理,并将离线处理的结果存储到 Kafka中,并与用户进行交互。实时计算:实时将新闻内容推送到推荐引擎模块进行计算。

推荐引擎

推荐引擎模块由推荐引擎框架和推荐引擎服务两部分组成。推荐引擎框架主要负责业务逻辑的编写,主要功能包括: 根据用户兴趣、实时热点和历史行为,动态更新用户兴趣库; 根据新闻热点库,动态更新推荐列表。 推荐引擎服务主要包括以下几个功能: 推荐引擎服务采用流式计算,支持通过消息队列实现数据的实时获取与消费; 针对不同场景的需求,提供多种推荐方案。

系统架构

新闻实时推荐系统的架构,其中用户管理模块中包括用户管理、订阅管理和消息管理;内容管理模块中包括内容管理和新闻推荐;业务管理模块中包括业务处理、数据报表、统计分析和服务端监控等。本系统中,新闻实时推荐系统分为三个层次: (1)前端用户界面层:新闻客户端; (2)数据管理层:存储层; (3)业务逻辑层:业务处理层。其中,用户界面层主要实现用户登录、浏览新闻、点击广告、订阅新闻等功能。

悦数图数据库凭借其强大的原生图引擎,在新闻实时推荐系统中展现出了优良的性能优势,不仅确保了数据处理的低延迟与高吞吐量,更为准确营销奠定了坚实基础。通过深度整合用户画像分析与个性化推荐技术,该系统能够即时捕捉用户兴趣动态,实现新闻内容的智能、精准推送,极大地提升了用户体验与平台价值,展现了悦数图数据库在大数据时代下的无限潜力与广泛应用前景。