左心Chris
左心Chris

推荐系统陈开江 - C11 关键模块

1 日志收集

  • 需要的元素
    必要：用户ID，物品ID，事件名称和时间
    其他：从什么事件来，从什么页面来，事件发生时用户的相关属性，事件发生时物品的相关属性
  • 推荐系统需要的矩阵
    UserProfile，ItemProfile，Relation，Event

2 实时推荐

  • 三个层次
    给得及时，推荐100ms返回
    用得及时，用户物品特征及时更新
    学得及时，推荐模型的及时更新
  • 要点
    实时数据kafka，流计算storm，在线学习梯度下降或者RDA和综合FTRL，互动实时推荐通过Bandit算法

3 AB实验

  • 实验框架
    域，层，桶，发布层
  • 流量分配
    随机，cookie+层ID，用户ID+层ID，cookie+时间
  • 数据分析
    • 基本
      假设检验，确定可信度，然后确定置信区间
    • 样本量
      估算需要的样本量
    • 显著性
      构建统计量，如果在置信区间以外可以否定原假设
  • 弊端
    会造成不好的体验，需要较长时间测试，下线的实验组不会再测试
    使用Bandit算法替代流量划分的方式

4 推荐服务

  • 服务 数据库和API
  • 存储
    特征数据：正排索引（以用户ID或者物品ID为主键）（Cassandra（读写性能更高）或者hbase（强一致性）），倒排索引（以标签ID为主键）（Redis，Memecached）
    模型数据：大型PS worker分布式参数服务器，小型直接模型文件
    召回数据：全局召回，用户召回，JSON序列化存入Redis
  • 数据录入API
    用户录入，物品录入，关系录入，事件录入
  • 推荐服务API
    猜你喜欢 /Recommend
    相关推荐 /Relative
    热门排行榜 /Hot
    信息流（与前面的区别要加一个展现过滤，用缓存来实现幂等）
  • 注意
    要有唯一曝光ID
    商定合适的推荐数量，不可过小（增加服务压力）或者过大（物品浪费）

5 开源工具

  • 内容分析：非结构化文本转换为结构化文本
    主题模型LightLDA，PLDA；词向量Word2vec，DMWE，FastText；文本分类FastText
  • 协同过滤和矩阵分解
    KNN：Faiss，KGraph
    SVD：LightFM
    SVD++：
    ALS：QMF
    BFR：
  • 模型融合
    LightGBM
    XGBoost
    Wide and deep
    libffm
  • Web服务框架
    Spring boot
    Tornado
    Flask/Django
    Proxygen
  • 完整系统
    PredictionIO
    recommendationRaccooon
    easyrec
    hapiger
    建议选择细粒度工具，将他们集成为自己的推荐系统

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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他