实时推荐系统的分布式图数据库架构
通常情况下,实时推荐系统需要从数据中获取用户行为。在计算模型中,将数据分解为不同的维度,例如时间、用户、商品等等。每个维度可以在不同的计算模型中使用。 以商品为例,用户行为可以分为搜索行为、浏览行为、购买行为等。我们将其划分为用户和商品两个维度。每个维度都有不同的计算模型,本文将主要介绍图数据库在实时推荐系统中的应用以及处理过程。
图数据库
图数据库是一种以关系型数据为基础,通过图结构来存储数据的数据库,通常以其强大的查询和分析能力作为核心卖点。
图数据库的概念最早是由著名数据库专家 David Thomas提出的,图数据库在上世纪九十年代就已经出现,但是真正流行是在近几年。由于它可以用于构建复杂的多维数据集,因此近年来它在学术界和工业界都获得了广泛的关注。
图数据库有三个主要特征:
关系性:每个节点和节点之间都有一条边;
图结构:每个节点可以被一个或者多个节点所连接;
查询:可以查询不同节点之间的边,并且不需要知道其中任何一个节点。
数据流处理
在图数据库中,数据流处理是指在时间戳上进行数据更新的过程。这一过程有两个阶段:
1.在一个特定的时间戳上创建一个新的节点,并将其加入到图数据库中,即新节点。
2.对一个节点执行操作,该操作将对数据集进行更新,并返回给用户。
但是为了保证数据更新的时效性,我们会将每个节点在一段时间内的所有操作记录下来。通常情况下,一个新的节点会立即执行操作。但是在某些情况下,我们可能需要等到某个时间节点上所有节点都完成了操作才能继续执行操作。
实时推荐系统中的数据流处理
图数据库的主要用途是处理实时数据。在数据量较大时,普通数据库无法满足需求。图数据库可以提供极高的数据处理能力,但是由于图数据库需要处理大量的边,因此需要专门设计相应的架构。
在数据量较小时,我们可以使用分布式内存来实现处理。随着数据量的增加,我们需要一个高性能的图数据库来存储数据,并且利用分布式内存进行高并发处理。图数据库在处理大数据时具有一定优势,但是在小数据量时无法保证高并发处理。
基于图的推荐系统
通常情况下,一个用户->一个商品,这是基于相似度的实时推荐系统。而如果把商品->用户也看作是一个相似度,那就是基于协同过滤的推荐系统。基于图的推荐系统和协同过滤推荐系统的核心区别在于:基于图的推荐系统往往使用用户和商品之间的关系作为标签,而协同过滤推荐则直接使用用户和商品之间的关系作为标签。以 Flink为例, Flink使用图数据库进行建模。Flink在图数据库中进行了一些优化,例如将图数据存储在内存中,采用矩阵运算进行图建模,使用 HDFS存储数据等等。
悦数图数据库凭借其强大的原生图引擎、低延迟的读写性能以及高吞吐量,为大数据驱动的精准营销提供了坚实的基础。无论是用户画像分析还是个性化推荐等应用场景,悦数图数据库都能展现出其优良的性能与广泛的应用价值。结合实时推荐系统的分布式图数据库架构,悦数图数据库无疑将在未来的数据处理与分析领域发挥更加重要的作用,助力企业实现更高效、更精准的营销决策与用户体验优化。