推荐系统项目整理

最新推荐文章于 2025-05-31 16:01:08 发布
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分类专栏： 机器学习 大数据 推荐系统
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本文详细介绍了推荐系统的实现过程，包括数据基础、推荐算法、机器学习模型、用户访问处理、新发布物品推荐以及热门物品的滑动统计。数据源包括用户行为、用户画像和物品元数据，利用Hadoop、Spark、Hbase、Redis等工具进行处理和存储。推荐算法涉及基于内容和协同过滤的方式，而精准排序模型则采用逻辑回归训练。此外，还涵盖了新发布物品的实时推荐和用户标签生成策略。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一． 数据基础：
主要包括：

  1. 用户行为数据：来源于用户行为日志，通过flume采集至HDFS
  2. 用户画像数据：来源于用户注册，保存至Hbase用户表
  3. 物品元数据：来源于内容管理系统，通过flume采集至HDFS

二． 推荐算法(粗排)

  1. 基于内容的推荐（简称CB）：
    (1)将HDFS中的物品元数据写入Hbase倒排表
    (2)读取Hbase倒排表中数据20w+索引数据，以token（关键词）为rowkey，每个itemID为column，score为value
    (3)通过spark进行基于内容的离线相似度计算，得到每个物品的相关推荐物品列表，按score排序后取TOP20，（itemA–>itemB:score,itemC:score）
    (4)将推荐结果写入redis中，格式为（key：CB_8001909117 value："1668409118:0.645192_4669809161:0.46545_7937409115:0.318916_6241409345:0.279611”）

  2. 基于协同的推荐（简称CF）：
    （1）读取HDFS中32w+用户行为数据，通过spark进行基于协同的离线相似度计算，得到每个商品的相关推荐商品品列表，按score排序后取TOP20，（itemA–>itemB:score,itemC:sc

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