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实时在线推荐系统的架构设计与优化策略

在线推荐系统

在线推荐系统是我们公司的核心产品之一,其主要作用是让用户能在海量的内容中快速找到自己想要的东西。在这个过程中,我们需要考虑两个问题:1)如何保证用户所看到的内容都是感兴趣的;2)如何在海量内容中找到用户感兴趣的内容。

在这两个问题上,我们采用了三种策略:1)通过构建用户画像、兴趣图谱等方式,为用户提供更精准的服务;2)利用分布式架构,将海量数据转化为实时数据;3)使用异步推荐模型,降低延迟。

整体架构设计

整个在线推荐系统由两部分组成:数据采集层,负责数据采集和存储;业务层,负责业务逻辑。

  • 在数据采集层,我们构建了一个用户画像和兴趣图谱,然后将用户的行为数据转换成可被机器理解的形式,并存储在数据库中。

  • 在业务层,我们有两个推荐模型: 1)用户模型,通过构建用户画像、兴趣图谱等方式,为用户提供更精准的服务; 2)商品模型,将海量的商品信息转化成可供机器理解的形式。 在此基础上,我们搭建了一个分布式系统,将海量的数据转化为实时数据,并利用异步推荐模型降低延迟。

用户画像

用户画像是为用户打上标签,并将标签存储到数据库中,当用户再次打开 APP时,根据用户之前的行为习惯,给其推荐相应的内容。可以分为三个步骤: 1)基于用户历史行为数据,构建用户模型; 2)基于历史行为和用户模型,进行向量化建模; 3)基于向量化模型,对模型进行训练和预测。

构建用户画像的过程中需要考虑三个问题: 1)如何保证数据质量,确保数据的准确性; 2)如何将数据转化为能被在线推荐系统使用的数据; 3)如何为用户提供个性化的服务。由于在构建用户画像时会涉及到很多算法和计算,因此我们将用户画像分为三个层次:基础层、中间层和应用层。

推荐引擎

推荐引擎的原理与传统的推荐引擎差不多,主要区别在于推荐引擎采用了异步推荐模型。在这个过程中,我们需要做三件事情:1)将用户的行为转化为实时数据;2)将实时数据存储到数据库中,方便后续的查询与分析;3)将数据写入到内存中,方便后续的计算。

异步推荐模型是整个系统架构设计中最重要的一个部分,需要解决两个问题:1)如何保证推荐模型的正确性,2)如何降低系统延迟。为了解决这个问题,我们首先将用户历史行为转化为时序数据,然后将时序数据存储到数据库中,最后通过分布式架构对其进行处理。

异步推荐模型

我们在实际使用推荐模型时,会遇到这样的问题:由于系统的限制,有些新用户可能没有办法进入到推荐模型中。这时,我们需要对用户进行一些限制,比如对一些敏感信息进行限制,或者在一些特定的时间限制某些数据等。比如对一些用户进行地域、时间的限制;又比如在一些特定的时间点进行推荐。

以上就是我们针对在线推荐系统中存在的问题,所做的一些优化策略。在实际的应用场景中,我们会根据需求以及实际情况来灵活调整系统架构,以实现更好的效果。

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