data fromtime 3 to 4
ω(t+1)
最终推荐结果
lines fromtime 2 to 3
lines fromtime 1 to 2
INPUT
Stochastic Gradient Descent
ALS
推荐列表生成
在线数据实时处理
ω(t-1)
Optimization
混合相似度计算
HDFS/Hbase
用户行为数据库
改进的物品特征RDD
改进物品特征
PCA
Recomendation
目标用户集加载
Dimensionality reduction
行为特征转换
lines fromtime 3 to 4
Word2Vec
Spark Streaming
lines DStream
ω(t)
DStream
行为提取
物品特征提取
用户-物品评分记录
Generalized
Users
generate RDD tansformations
Web Server
用户行为和反馈
ω(t+2)
数据加载，创建RDD
data fromtime 2 to 3
ω(t-2)
OUTPUT
Association Rules
Feature Extractors
data fromtime 0 to 1
提取物品特征
排名
PROJECTION
初始推荐列表
FP-Growth
Spark batch jobs to execute RDD transformations
TopN推荐列表生成
物品特征转换
用户行为收集
Random Forest
评论数据RDD
结束
Spark
divide data stream into batches
用户评论数据加载
计算物品相似度
推荐过滤和排序
基于用户评分的物品相似度
Source
评分数据RDD
物品特征RDD
基于用户评论的物品相似度
Linear
Spark
UI
MySQL/Redis
基于评分的物品相似度计算
streaming computations expressed using DStreams
物品数据库
LDA
计算混合相似度
Kafka
Naive Bayes
基于评论的物品相似度计算
Decision Tree
相似度计算
Regression and Classification
lines fromtime 0 to 1
推荐系统
开始
Limited-memory BFGS
Memory Manager
特征-物品相关推荐
初始推荐结果
物品评论集合
预测物品评分
data fromtime 1 to 2
Clustering
用户
Skip-gram模型
CBOW模型
TF-IDF
K-means
Slink
Task Scheduler
Flume
用户-商品倒排表生成
SUM
目标用户偏好商品的相似商品List
离线数据批处理
Channel
数据预处理
候选物品集合
预处理
UI界面
SVD
过滤
...
