推荐系统

推荐概念

- -信息过滤系统 解决 信息过载 用户需求不明确的问题 `
- 利用一定的规则将物品排序，展示给需求不明确的用户
- 推荐 搜索区别
- 推荐个性化较强，用户被动接受，希望能够提供持续的服务
- 搜索个性化弱，用户主动搜索，快速满足用户需求
- 推荐和web项目区别
- 构建稳定的信息流流通通道
- 推荐信息过滤系统
- web 对结果有明确预期
- 推荐 结果是概率问题

推荐系统整体架构

大数据Lambda架构

Lambda架构提供了一个结合实时数据和 Hadoop预先计算的数据环境和混合平台，提供一个实时的数据视图

• 离线计算和实时计算共同提供服务的问题

• 离线计算的优缺点
  - 优点 能够处理的数据量可以很大 比如pb级别
  - 缺点 速度较慢 分钟级别的延迟

• 实时计算
  - 优点 响应快 来一条处理一条ms级别响应
  - 缺点 处理的数据量小一些

• 离线计算的框架
  - hadoop
  - spark core， spark sql

• 实时计算框架
  - spark streaming
  - storm
  - flink

• 消息中间件
  - flume 日志采集系统
  - kafka 消息队列

• 存储相关
  - hbase nosql数据库
  - hive sql 操作hdfs数据

Lambda架构图

• 推荐算法架构
  • 召回阶段
    -