推荐系统那些事儿5

1 规则引擎

(1)constraint business rules

规则引擎主要是满足不用业务场景，根据定制化的业务配置规则。譬如营销，特殊的数据处理，为满足一些特殊的处理。算法可以解决部分问题，有些特殊的问题是很难通过算法处理。譬如一些特殊的视频，电影，商品等等。

(2)Event business rules

推荐系统不仅仅是个技术问题，结合一些事件，给用户更好的体验。譬如中秋节，可以通过多样性，为用户推荐月饼等。类似的服务，需要通过后台配置，定制这种节假日等事件业务规则。

规则引擎，需要在后台开发管理系统进行管理，沉淀这些重要的业务规则。事实上，推荐系统，已经超出传统的推荐服务，无论怎么做，最后都是要服务好用户，为用户提供更好的服务。

2实时引擎

实时引擎，主要是通过收集用户实时信息，进行简单的逻辑处理。复杂的运算，还是个噱头。通过实时数据的收集，增量计算，判断用户的意图，这比历史数据预测用户意图要正确的多。重点是如何实时判断用户意图，譬如有搜索关键字，有item交互信息，很大程度上，可以知道用户当前的需求。

Storm: http://storm-project.net/，网上的介绍已经很多。还有一些更加好的tools，就不在此详细介绍。总之，推荐系统在实际中的应用，已经远远超出某些人想象中的状况。

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