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实时推荐系统架构实践

实时推荐系统

实时推荐系统是阿里集团最重要的一个产品,其核心价值在于“个性化”。从早期的商品推荐、基于位置的推荐,到后来的电商、直播等,都是围绕着“个性化”这一核心价值进行扩展的。阿里集团对实时推荐系统有着较高的重视程度,目前已经将其作为了最核心的项目之一。

业务背景

推荐系统在阿里的业务场景中主要有两个方向,一是“向用户推荐商品”,二是“向用户推荐服务”。推荐系统可以分为两类,一类是基于历史数据的推荐系统,一类是基于实时数据的推荐系统。

1、历史数据的推荐:为了解决长尾商品问题,可以从历史数据中获取一些对用户有价值的信息,比如新用户关注、收藏过、加过购物车的商品等。

2、实时数据的推荐:随着业务规模不断扩大,需要及时获取业务发展情况,如果依赖离线数据会很慢。为了解决这个问题,需要建立一套实时推荐系统来解决。

系统架构

实时推荐系统与离线推荐系统最大的区别在于,在线系统往往需要对实时数据进行处理,而离线系统往往只是在离线阶段完成数据的处理。虽然两者都是解决推荐问题,但是在流程上却存在较大的差异。 当用户行为发生时,推荐系统首先会通过离线计算引擎对用户的行为进行预处理,将用户的行为记录在离线计算引擎中;然后将用户的偏好通过推荐算法对用户进行个性化建模,并将模型传递给在线系统。 在整个过程中,在线系统需要实时地对模型进行更新。例如,当用户行为发生变化时,在线系统就需要实时地计算出新的用户偏好,并通过推荐算法对新的偏好进行建模。 数据处理 在数据处理部分,我们需要处理两个数据集:

  • 用户集:对用户的历史行为进行统计和分析,并计算出其用户相似度,这里需要考虑的因素有
  • 行为本身的属性:如点击、购买等;
  • 用户自身的属性:如年龄、性别等;
  • 场景维度:如购买物品、浏览商品等。

用户-物品对我们而言是一个比较重要的数据,对于这部分数据,我们需要进行处理。具体步骤如下: 1.对数据进行清洗,比如过滤出不相关的数据和缺失值等。然后对数据进行标准化处理。 2.对数据进行计算,比如计算出相似度,并根据相似度计算出不同的用户集合。 3.根据不同的用户集合,将用户、物品、场景等进行组合,得到最终的结果。

流式计算

流式计算的优势在于数据处理的及时性,能够快速响应业务变化。随着系统规模的不断扩大,其计算资源消耗也会越来越多,这时就需要引入流式计算技术。流式计算技术通常分为两大类:一类是基于 Hadoop集群进行实时计算,另外一类则是基于分布式框架进行实时计算。

在实时推荐系统中,基于流式计算的需求比较多,如推荐商品、推荐用户等。由于商品、用户的数据量很大,这些数据在传统的单机计算中不太可能实现实时处理,因此需要引入流式计算技术。而分布式框架一般具有良好的扩展性、高效的数据处理能力,所以通常采用分布式框架进行实时计算。

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