实时推荐系统架构实践
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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