新版推荐系统架构
2016-08-03 18:59:09 0 举报
新版推荐系统架构采用了先进的机器学习算法和大数据分析技术,实现了个性化推荐和精准营销。该系统将用户的行为数据、商品信息和社交关系等多种因素进行综合分析,从而为用户提供更加符合其兴趣和需求的推荐结果。同时,该系统还支持多渠道的推荐展示方式,包括网页、APP、短信等,让用户随时随地都能够享受到优质的推荐服务。此外,新版推荐系统还具备可扩展性和灵活性,能够快速适应不断变化的业务需求和技术发展。总之,新版推荐系统架构是一个高效、智能、可靠的推荐解决方案,将为企业和用户带来更加便捷和丰富的体验。
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大纲/内容
user_id
推荐位
服务引擎
品类
ip
ALS
用户特征
TopN
数据仓库&特征库
推荐位标识
排行榜数据
算法引擎
覆盖率/AUC平均此阶段的两个重要指标
用户行为日志
CTR模型
兜底策略
物品相似性
推荐批次Id
制作记录
购买记录
业务接口层
点击转化率
设计师
节假日
商品特征
内容相似性
UserCF
推荐结果集
ItemCF
推荐算法类型 type
精排
收藏记录
存储引擎
打散策略
用户/物品 id
是否购买过
粗排
特征处理引擎
业务规则
用户与物品候选结果集(Cassandra)
免付费状态
规则引擎
时间
FPGrowth
推荐解释
扩展参数-json
机器学习算法在spark分布式计算平台完成
销量
用户属性
返回值
免付费
价格
过滤
运营数据
商品属性
制作时间
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