由于各种原因,之前做好的推荐系统没有上线,我将我们推荐系统初步的一些资料整理下,供大家交流参考。
整个结构借鉴了predictionio,如下图:
模型training在spark上完成,每次都输出对每一个用户的预测结果,并将预测结果保存在Hbase中。多模型/多规则预测结果的融合主要在Serving部分完成。每次需要拿该针对用户推荐的结果其实也可以像predictionio一样,将traning好的model persist在local file system或者hdfs上,但是各有优劣,具体还是要看应用场景。