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高效分布式图数据库的实时推荐技术研究

实时推荐技术

推荐系统是在互联网大数据背景下,根据用户的历史浏览行为等数据,推荐给用户符合其需求的商品或服务。实时推荐系统需要处理大量的数据,而传统分布式图数据库难以满足其数据存储和处理需求。 本文研究了分布式图数据库,设计了一种高效的基于分布式图数据库的实时推荐技术,该技术在本地和云端分别使用不同的分布式存储系统存储数据,并通过分布式图数据库实时处理用户历史浏览行为和推荐结果。

引言

随着互联网的发展,产生了大量的用户行为数据,而这些数据蕴含着很多有价值的信息,例如用户的浏览历史、好友的评分等。在传统分布式推荐系统中,推荐算法需要处理大量数据并做出实时推荐,这样不仅会增加系统的计算和存储压力,而且也不能保证系统的实时响应。因此本文提出了一种高效的基于分布式图数据库的实时推荐技术,该技术在本地使用分布式存储系统存储数据,在云端使用分布式图数据库实时处理用户历史浏览行为和推荐结果。

分布式图数据库

图数据库是一种特殊的数据库,具有较强的适应性,可以处理大规模数据集。近年来,随着互联网发展,越来越多的企业需要将大量的数据存储到关系型数据库中,从而产生了海量的图数据。传统的分布式图数据库只能满足特定应用场景,但随着互联网业务的发展,其数据量和结构都在快速增长。同时,在互联网中各种应用场景中所产生的数据结构也越来越复杂,如用户的行为数据、商品评论信息、社交网络等。

实时推荐系统架构

数据采集:由于推荐系统需要收集用户的历史浏览行为等数据,因此,本系统需要使用分布式存储系统来存储用户的浏览行为数据。其中,本地分布式存储系统可以使用关系型数据库进行存储,而云端分布式存储系统则使用图数据库进行存储。

模型构建:本系统采用基于图的协同过滤算法来构建推荐模型。由于不同用户在不同时间访问不同的物品,因此本系统需要使用图数据库来构建用户-物品-时间关联的协同过滤算法模型。在图数据库中,用户浏览行为被拆分为多个子序列,然后对每个子序列进行推荐。

实验与分析

本实验将分布式图数据库和传统的图数据库进行对比,使用本地和云端存储的用户历史浏览数据以及推荐结果数据进行实验。实验中使用了8台高性能的笔记本电脑,每台笔记本电脑连接一个网络交换机,保证实验中的网络传输。在实验中,分别测试了两种不同的分布式存储系统在性能和可靠性方面的性能差异。

此外,我们还将本算法与传统的基于图数据库的推荐算法进行对比,通过实验可以发现,本算法在处理大规模用户浏览数据时具有更高的性能和更强的稳定性,同时本算法在分布式存储系统上能够达到较高的可靠性和较好地支持实时推荐服务。

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