推荐系统的架构
本文从互联网收集并整理了推荐系统的架构，其中包括一些大公司的推荐系统框架（数据流存储、计算、模型应用），可以参考这些资料，取长补短，最后根据自己的业务需求，技术选型来设计相应的框架。后续持续更新并收集。。。
图1
界面UI那一块包含3块东西：1) 通过一定方式展示推荐物品(物品标题、缩略图、简介等)；2) 给的推荐理由；3) 数据反馈改进个性化推荐；关于用户数据的存放地方：1)数据库/缓存用来实时取数据；2) hdfs文件上面；
抽象出来的三种推荐方式
图2
图3
图3中，推荐引擎的构建来源于不同的数据源(也就是用户的特征有很多种类，例如统计的、行为的、主题的)+不同的推荐模型算法，推荐引擎的架构可以试多样化的(实时推荐的+离线推荐的)，然后融合推荐结果（人工规则+模型结果），融合方式多样的，有线性加权的或者切换式的等
图4
图4中，A模块负责用户各类型特征的收集，B模块的相关表是根据图3中的推荐引擎来生成的，B模块的输出推荐结果用来C模块的输入，中间经过过滤模块(用户已经产生行为的物品，非候选物品，业务方提供的物品黑名单等)，排名模块也根据预设定的推荐目标来制定，最后推荐解释的生成（这是可能是最容易忽视，但很关键的一环，微信的好友推荐游戏，这一解释已经胜过后台的算法作用了）
HULU的推荐系统
总结：这个也就跟图3有点类似了，葫芦的推荐系统，至少在他blog中写的比较简单。更多的是对推荐系统在线部分的一种描述，离线部分我猜想也是通过分布式计算或者不同的计算方式将算法产生的数据存储进入一种介质中，供推荐系统在线部分调用。系统的整个流程是这样的，首先获取用户的行为，包括(watch、subscribe、vote)，这样行为会到后台获取show-show对应的推荐数据。同时这些行为也会产生对应的topic，系统也会根据topic 到后台获取topic-show对应的推荐数据。两种数据进行混合，然后经过fliter、explanation、ranking这一系列过程，最后生成用户看到的推荐数据。
淘宝的推荐系统(详细跟简单版)
总结：淘宝的推荐系统，描述了推荐引擎搭建的整体架构，包括离线的分布式计算和存储、监控、数据统计和分析、实验平台等。给我们搭建推荐引擎提供了很好的建议。整体流程大致这样。通过后台的分布式计算，将算法产生的算法结果数据存储进入一种介质中，首推hbase。然后，通过一种叫做云梯的机制将算法结果推入中间层介质中，供推荐系统在线部分调用。在线部分提供引擎和实验分流，用户的行为将存储进入hadoop中，数据统计分析平台由hive来搭建，主要用来分析和统计hadoop中的用户行为log。这张图不仅讲了，推荐系统的架构流程，也讲了跟这个平台有关系的人，是怎么介入的，我觉得提供的信息可很好的参考。
Netflix的推荐系统
总结：netflix的推荐系统，描述了推荐引擎搭建的整体架构，采用了三种计算方式的结合。整体流程：用户通过UI产生事件跟行为，然后分发给离线（我理解的是按天存储）、近线存储（不提供历史，存储当天用户实时行为。不知道理解是否有误），离线的计算利用离线的数据建好模型供实时调用，近线的计算利用用户的实时行为计算得出规则供实时调用，最后在线的计算通过前两种方式来得到最终的推荐结果，关键问题，就是如何以无缝方式结合、管理在线和离线计算过程，当然找到这些要求之间恰当的平衡并不容易，需要深思熟虑的需求分析，细心的技术选择，战略性的推荐算法分解，最终才能为客户达成最佳的结果。
优酷的推荐系统
备注：上图来至easyhadoop举办的技术沙龙中优酷数据挖掘工程师的演讲，有关详细信息请移步https://www.360docs.net/doc/1b3938350.html,/exp/Hadoop_20130330/index.html#top。作者在演讲中讲的一些"干货"跟推荐议题是很有价值的，下图简单描述。
模型前数据准备(理解数据源，用户，物品)
模型策略
其他考虑的场景
系统架构设计典型案例
系统架构典型案例 共享平台逻辑架构 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现 采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。 综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。 一般性技术架构设计案例 如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。整体架构设计案例 上述两节，我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明，通过上述设计，我们对整体项目的架构图进行了归纳如下： 综上，我们对整体应用系统架构图进行了设计，下面我们将分别进行说明。 应用层级说明
智能制造系统解决方案和智能工厂发展趋势
智能制造系统解决方案和智能工厂发展趋势 当前，我国大多数企业、行业智能制造系统都还处于局部应用阶段，只有少数大企业单项业务信息技术覆盖面较高，关键业务环节应用系统之间实现了一定的协同和集成。从制造企业生产力水平来看，大量企业处于工业2.0要补课，有些企业处于工业3.0待普及，有个别企业处于工业4.0要示范。 智能制造系统解决方案发展趋势 据行业专业人士分析，今后国内智能制造系统解决方案将面临三大发展趋势。 第一大趋势：智能制造是一项系统性工程，系统解决方案领域的合作将更加活跃。 智能制造发展具有复杂性、系统性，涉及设计、生产、物流、销售、服务等产品全生命周期，涉及执行设备层、控制层、管理层、企业层、云服务层、网络层等企业系统架构，需要实现横向集成、纵向集成和端到端集成。限于资金投入不足、技术研发周期较长以及工艺壁垒等因素，单个系统解决方案商很难满足各个细分行业的智能制造发展需要，企业间将不断加强协同创新，以强化智能制造系统解决方案供应能力。 第二大趋势：智能制造系统架构将进一步完善，工业软件领域的集成与发展将成为重点。 从企业系统架构来看，国内目前还没有出现能够打通整个架构体系的智能制造解决方案商，但随着技术水平的不断进步，系统解决方案提供商将不断完善架构体系。智能制造系
统解决方案主要依托于软硬件产品及系统，实现制造要素和资源的相互识别、实时交互、信息集成。从硬件层面来看，基于成本大幅降低的现实需要，硬件中通用性强的部分将日趋模块化、标准化发展。从软件层面来看，工业软件存在于智能制造的每个角落，智能制造解决方案将更加倚重于与硬件层关系密切的软件部分（SFC、MES、ERP、PLM）的集成与发展，其中MES是软件层中最核心部分。 我国智能工厂发展趋势分析 当前，智能制造热度高企，石化、钢铁、机械装备制造、汽车制造、航空航天、飞机制造等行业纷纷开始探索建设智能工厂。《中国制造2025》明确提出要推进制造过程智能化，在重点领域试点建设智能工厂/数字化车间，这必将加速智能工厂在工业行业领域的应用推广。预计未来3-5年，全国将涌现出一批智能工厂。 智能工厂的内涵及建设重点 智能工厂是实现智能制造的重要载体，主要通过构建智能化生产系统、网络化分布生产设施，实现生产过程的智能化。企业基于CPS和工业互联网构建的智能工厂原型，主要包括物理层、信息层、大数据层、工业云层、决策层。其中，物理层包含工厂内不同层级的硬件设备，从最小的嵌入设备和基础元器件开始，到感知设备、制造设备、制造单元和生产线，相互间均实现互联互通。以此为基础，构建了一个“可测可控、可产可管”的纵向集成环境。信息层涵盖企业经营业务各个环节，包含研发设计、生产制造、营销服务、物流配送等各类经营管理活动，以及由此产生的众创、个性化定制、电子商务、可视追踪等相关业务。在此基础上，形成了企业内部价值链的横向集成环境，实现数据和信息的流通和交换。
推荐系统代码结构
代码结构 从源码来看，EasyRec纵向采用三层架构模式（展现层、业务层和持久层），横向采用模块化（核心模块，插件模块，特定领域模块及推荐模块等）。可以清晰的了解到，EacyRec 的分层很清晰，下面是我理解的模块结构图。 Easyrec代码框架很清晰，目前项目由八个部分组成。 1 上下文组件(Content) 这一模块包含商品关联规则的生成器，随Web应用一起发布并预装的生成器。目前，关联规则生成器是唯一预装的生成器，并作为推荐系统的离线生成器的服务组件。 2核心组件(Core) 这一模块是推荐系统Easyrec的核心包，它包含了系统所有的数据模型对象、数据访问和基本数据服务的相关的所有类。基本的数据服务包括：ActionService、ItemAssocService、RecommenderService和RecommendationHistoryService。在这个模块中所有的类与接口都提供了最一般的方法，对特定信息域，如动作与项目对象，能进行不同的参数化。
3域组件(Domain) 为了对特定领域的内容分离，引入这个包。域组件包提供了为一个通用领域提供服务和数据库访问的类，如象音乐领域这样的特定领域。同时为集成对评价动作信息，提供对第三方数据进行访问的附加接口与实用工能类。 4插件API接口包(Plugin API) 插件API接口包提供推荐系统Easyrec插件开发的基础。它提供了实现推荐系统插件所需的所有接口。是所有插件的父类，定义了扩展插件需要实现的接口。 5插件容器(Plugin Container) 插件容器提供插件执行的框架。. 6插件组件(Plugins) 插件组件包本身就是一个父模块，同时也是目前easyrec支持的多个插件的集合。 7功能组件包(Utils) 功能组件包包含推荐系统Easyrec中其它模块所需要使用的功能类。 8 Web组件(Web) Web模块是对推荐系统的各种Web服务方法的扩展，从而为各个领域提供模型对象，数据访问类和服务。另外“idmappingservice”允许将外部的字符串IDS到内部的整数ID映射；h 此外，“authenticationservice”管理几个商户的对Web服务方法的授权访问。
很详细的系统架构图-强烈推荐
很详细的系统架构图--专业推荐 2013.11.7
1.1.共享平台逻辑架构设计 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现 采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。 综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相
关架构进行描述。 1.2.技术架构设计 如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。 1.3.整体架构设计 上述两节，我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明，通过上述设计，我们对整体项目的架构图进行了归纳如下：
智能制造内涵和系统设计架构探究
一、智能制造的内涵 （一）概念关于智能制造的研究大致经历了三个阶段：起始于20 世纪80年代人工智能在制造领域中的应用，智能制造概念正式提出，发展于20世纪90年代智能制造技术、智能制造系统的提出，成熟于21世纪以来新一代信息技术条件下的“智能制造（Smart Manufacturing）”。 世纪80年代：概念的提出。1998年，美国赖特（Paul Kenneth Wright ）、伯恩（David Alan Bourne）正式出版了智能制造研究领域的首本专著《制造智能》（Smart Manufacturing），就智能制造的内涵与前景进行了系统描述，将智能制造定义为“通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉和机器人控制来对制造技工们的技能与专家知识进行建模，以使智能机器能够在没有人工干预的情况下进行小批量生产”。在此基础上，英国技术大学Williams教授对上述定义作了更为广泛的补充，认为“集成范围还应包括贯穿制造组织内部的智能决策支持系统”。麦格劳 - 希尔科技词典将智能制造界定为，采用自适应环境和工艺要求的生产技术，最大限度的减少监督和操作,制造物品的活动。 ——20世纪90年代：概念的发展。20世纪90年代，在智能制造概念提出不久后，智能制造的研究获得欧、美、日等工业化发达国家的普遍重视，围绕智能制造技术（IMT）与智能制造系统（IMS）开展国际合作研究。1991年，日、美、欧共同发起实施的“智能制造国际合作研究计划”中提出：“智能制造系统是一种在整个制造过程中贯穿智能活动，并将这种智能活动与智能机器有机融合,将整个制造过程从订货、产品设计、生产到市场销售等各个环节以柔性方式集成起来的能发挥最大生产力的先进生产系统”。 ——21世纪以来：概念的深化。21世纪以来，随着物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展及应用，智能制造被赋予了新的内涵，即新一代信息技术条件下的智能制造（Smart Manufacturing）。2010年9月，美国在华盛顿举办的“21世纪智能制造的研讨会”指出，智能制造是对先进智能系统的强化应用，使得新产品的迅速制造，产品需求的动态响应以及对工业生产和供应链网络的实时优化成为可能。德国正式推出工业4.0战略，虽没明确提出智能制造概念，但包含了智能制造的内涵，即将企业的机器、存储系统和生产设施融入到虚拟网络—实体物理系统（CPS）。在制造系统中，这些虚拟网络—实体物理系统包括智能机器、存储系统和生产设施，能够相互独立地自动交换信息、触发动作和控制。 综上所述，智能制造是将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与先进自动化技术、传感技术、控制技术、数字制造技术结合，实现工厂和企业内部、企业之间和产品全生命周期的实时管理和优化的新型制造系统。 （二）特征 智能制造的特征在于实时感知、优化决策、动态执行等三个方面：一是数据的实时感知。智能制造需要大量的数据支持，通过利用高效、标准的方法实时
企业架构框架：为企业数字化转型
智慧企业架构框架：为企业数字化转型“奠基” 作为原子级框架，EAF聚焦组织的功能、流程、管理和规则等的信息化，满足了业务流程和管理信息化的要求，诞生了支撑主干业务流程的ERP、PLM、CRM、EAM、MES、BI、PM、办公平台和架构工具ARIS等软件包，以及企业架构规划的方法论。 数字化企业的演进经历三个主要阶段：上世纪七八十年代是复杂计算时代，以主机为主解决的是复杂计算问题；九十年代是信息化时代，解决业务管理的信息处理和决策问题；本世纪初是互联网时代，解决了人与人的交流、沟通和电子商务等跨地域的问题。 在进入21世纪的10年代，德国、美国、中国等国家相继提出工业，工业互联网和制造2025等国家战略，宣告即将进入智慧时代，其初级阶段是最近几年的数字化时代和共享时代，将解决行为数字化问题，智能决策等问题，未来将进入高阶阶段，即智慧时代。 这种演进需要我们重构企业架构，为此，我们提出智慧企业架构框架，本文将阐述三个方面的内容： 首先是构建智慧情景模型，它是构建智慧企业架构框架的思想和灵魂，回答Why的问题； 其次是智慧企业架构框架，即的主要组件，回答What的问题； 最后是智慧企业架构规划指导，即如何基于规划智慧企业架构，回答How的问题。 构建智慧情景模型 在数字化和共享经济时代，政府和企业基于战略诉求聚焦云计算、物联网和大数据，全面向数字化转型，要从关注功能向聚焦人、事、物等行为转变，就必须对人、事、物等行为数字化进行重新建模和架构。我们需要回答3个问题？ 1)企业数字化如何向人的行为转变？ 2)企业数字化如何向物的行为转变？ 3)企业数字化如何向事的行为转变？ 为了回答这三个转变，构建了智慧情景模型(SmartContextualModel?简称SCM)，又称上下文关联模型，如图1所示。 该模型的核心是通过数字底盘和全连接等两大关键技术支撑人、事、物的三个数字化，其内涵如下：
人事管理系统架构设计
系统软件架构设计 题目人事管理系统架构设计 学生姓名：贾金录 专业名称：软件工程 指导教师：陈国志 目录 1.1.3 员工管理 ............................................................................ 1总体设计 1.1系统功能结构设计 以某公司为例，某公司需要对员工基本资料、所在部门、员工请假/休假、人事考勤、加班及工 资进行合理的规划。通过与人力资源部门及相关人员进行需求沟通后，确定系统需要具有如下的功能。 用户登录管理：用户登录后才能进入系统，包含用户名和密码检查员工信息管理：员工信息的添加、删除、 更改，可添加员工照片部门管理：能够以树状视图显示员工所在的部门休假管理：员工的休假信息添加、查询及统计功能 考勤管理：员工的考勤记录、考勤历史查询及考勤统计功能 加班管理：录入加班信息、加班汇总及特定员工的加班查询功能 工资管理：录入员工的发薪记录、查询特定员工的发薪记录及发薪历史信息 系统日志：记录当前用户的所有操作信息，提供查询功能 需求分析用例图如图所示。
人事管理系统用例图 1.1.1 顶层系统结构 系统顶层系统结构功能图 1.1.2 用户登录功能结构图 用户登录功能结构图用户登录功能包含用户登录及更改密码两个：用户登录：用户输入帐号及密码，系统验证，成功则进入系统，否则给予提示。更改密码：在用户登录界面提供一个更改密码按钮，通过此按钮可以弹开一个更改密码的界面，用户输入原有帐号及密码，以及新密码进行更改。 1.1.3 员工管理 员工管理功能结构图提供一个窗口显示所有员工信息列表，用户可以通过鼠标选择一条记录，窗口中提供当前选中记录的信息显示，并提供所列功能的功能按钮。 员工管理功能：新员工添加：通过在界面上的各种输入框、列表框输入新用户信息，包括用户头像选择，添加新用户删除员工信息：通过员工管理页面选择要删除的员工记录，点击删除按钮，进行删除。在删除的时候提示用户是否确定删除。 更改员工信息：在员工管理页面显示当前选中员工的所有信息，在相应的控件内进行更改，并保存。 1.1.4 部门管理 部门管理功能结构图提供一个窗口，以树状结构显示所有部门列表，并包含部门员工，提供添加、删除、更改、拖拽等功能。 部门管理功能：新部门添加：通过添加窗口输入新部门名称，然后在部门管理主窗口的树状结构添加新结点；删除现有部门：通过选择树状结构中的部门名称，点击删除按钮进行删除；更改部门名称：选中树状结构中的部门名称，点击更改部门名称按钮，在弹出的对话框中输入新名称； 调整部门结构：以拖拽的形式在树状结构里调整部门结构。 1.1.5 休假管理 休假管理功能结构图提供一个窗口显示所有历史休假记录，用户可以通过鼠标选择一条记录，窗口中提供当前选中记录的信息显示，并提供所列功能的功能按钮。 休假管理： 添加新休假记录：通过在界面上的各种输入框、列表框输入新休假信息，点击添加按钮确定添加； 查询员工休假记录：在弹出窗口中输入查询条件，确定后在主界面窗口中的记录列表中显示查询结果； 统计员工休假信息：在弹出窗口中选需统计的员工名称，确定后弹出统计界面。 1.1.6人事考勤 人事考勤功能结构图 提供一个窗口显示所有历史考勤记录。历史考勤记录列表上方提供输入新考勤记录的输入控件。
智能制造体系架构分析与工业互联网应用
导读 对德国工业4.0、中国制造2025等国内外智能制造的主要概念与发展趋势进行分析，并对智能制造的典型应用场景、主要需求及体系架构进行分析，结合物联网、云计算和大数据等技术，提出面向智能制造的工业互联网整体架构与关键技术、工业智能网络、工业数据采集与数据开放等应用技术。 1、智能制造 1.1智能制造国内外发展趋势 (1)德国工业4.0与美国工业互联网 工业4.0已上升为德国的国家战略。工业4.0的目标是通过充分利用信息通信技术和网络空间虚拟系统、信息物理系统相结合的手段，推动制造业向智能化转型，将实体物
理世界与虚拟网络世界融合、产品全生命周期、全制造流程数字化以及基于信息通信技术的模块集成，形成一种高度灵活、个性化、数字化的产品与服务新生产模式。 美国的互联网以及ICT巨头与传统制造业领导厂商携手推出“工业互联网”概念，GE、思科、IBM、AT&T、英特尔等80多家企业成立了工业互联网联盟（IIC）。“工业互联网”希望借助网络和数据的力量提升整个工业的价值创造能力，工业互联网旨在通过制定通用标准，打破技术壁垒，利用互联网激活传统工业过程，更好地促进物理世界和数字世界的融合。 2016年3月，工业4.0平台和工业互联网联盟双方代表开始探讨合作事宜。双方就各自推出的参考架构RAMI4.0和IIRA的互补性达成共识，形成了初始映射图，以显示两种模型元素之间的直接关系；制定了未来确保互操作性的一个清晰路线图，其他还包括：在IIC试验台和工业4.0试验设施方面的合作，以及工业互联网中标准化、架构和业务成果方面的合作。 (2)中国制造2025
我国将工业互联网定位于国家战略高度。2015年国务院和工业和信息化部先后出台了《中国制造2025》、《国务院关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见》、《工业和信息化部关于贯彻落实<国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见>的行动计划（2015-2018年）》等一系列指导性文件，部署全面推进实施制造强国战略，2016年政府工作报告中进一步提出要深入推进“中国制造+互 联网”。 《中国制造2025》明确提出通过政府引导、整合资源，实施国家制造业创新中心建设、智能制造、工业强基、绿色制造、高端装备创新5项重大工程，实现长期制约制造业发展的关键共性技术突破，提升我国制造业的整体竞争力。 1.2智慧工厂概念模型 智慧工厂概念首先由美国ARC顾问集团提出，智慧工厂实现了数字化产品设计、数字化产品制造、数字化管理生产过程和业务流程，以及综合集成优化的过程，可以用工程技术、生产制造、供应链三个维度描述智慧工厂模型。智慧工厂模型如图1所示。
系统架构设计典型案例
系统架构典型案例 一、共享平台逻辑架构 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现 采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。 综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。 二、一般性技术架构设计案例 如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。
三、整体架构设计案例 上述两节，我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明，通过上述设计，我们对整体项目的架构图进行了归纳如下： 综上，我们对整体应用系统架构图进行了设计，下面我们将分别进行说明。 1.应用层级说明 整体应用系统架构设计分为五个基础层级，通过有效的层级结构的划分可以全面展现整体应用系统的设计思路。 基础层 基础层建设是项目搭建的基础保障，具体内容包含了网络系统的建设、机房建设、多媒体设备建设、存储设备建设以及安全设备建设等，通过全面的基础设置的搭建，为整体应用系统的全面建设良好的基础。 应用数据层 应用数据层是整体项目的数据资源的保障，本次项目建设要求实现全面的资源共享平台的搭建，所以对于应用数据层的有效设计规划对于本次项目的建设有着非常重要的作用。 从整体结构上划分，我们将本次项目建设数据资源分为基础的结构型资源和非结构型资源，对于非结构型资源我们将通过基础内容管理平台进行有效的管理维护，从而供用户有效的查询浏览；对于结构型数据，我们进行了有效的分类，具体包括政务公开资源库、办公资源库、业务经办资源库、分析决策资源库、内部管理资源库以及公共服务资源库。通过对资源库的有效分类，建立完善的元数据管理规范，从而更加合理有效的实现资源的共享机制。 应用支撑层 应用支撑层是整体应用系统建设的基础保障，根据本次招标文件相关需求，我们进行了相关面向服务体系架构的设计，通过统一的企业级总线服务实现相关引用组件包括工作流、表单、统一管理、资源共享等应用组件进行有效的整合和管理，各个应用系统的建设可以右下基于基础支撑组件的应用，快速搭建相关功能模块。 由此可见，应用支撑层的建设是整体架构设计的核心部分，其关系到本次项目的顺利搭建以及今后区劳动局信息化的发展。 应用管理层
智能化制造背景下的感知系统
智能制造背景下的感知系统 一、智能制造的内涵 （一）概念 关于智能制造的研究大致经历了三个阶段：起始于20世纪80年代人工智能在制造领域中的应用，智能制造概念正式提出，发展于20世纪90年代智能制造技术、智能制造系统的提出，成熟于21世纪以来新一代信息技术条件下的“智能制造（Smart Manufacturing）”。 世纪80年代：概念的提出。1998年，美国赖特（Paul Kenneth Wright ）、伯恩（David Alan Bourne）正式出版了智能制造研究领域的首本专著《制造智能》（Smart Manufacturing），就智能制造的内涵与前景进行了系统描述，将智能制造定义为“通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉和机器人控制来对制造技工们的技能与专家知识进行建模，以使智能机器能够在没有人工干预的情况下进行小批量生产”。在此基础上，英国技术大学Williams教授对上述定义作了更为广泛的补充，认为“集成范围还应包括贯穿制造组织内部的智能决策支持系统”。麦格劳- 希尔科技词典将智能制造界定为，采用自适应环境和工艺要求的生产技术，最大限度的减少监督和操作,制造物品的活动。 ——20世纪90年代：概念的发展。20世纪90年代，在智能制造概念提出不久后，智能制造的研究获得欧、美、日等工业化发达国家的普遍重视，围绕智能制造技术（IMT）与智能制造系统（IMS）开展国际合作研究。1991年，日、美、欧共同发起实施的“智能制造国际合作研究计划”中提出：“智能制造系统是一种在整个制造过程中贯穿智能活动，并将这种智能活动与智能机器有机融合,
将整个制造过程从订货、产品设计、生产到市场销售等各个环节以柔性方式集成起来的能发挥最大生产力的先进生产系统”。 ——21世纪以来：概念的深化。21世纪以来，随着物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展及应用，智能制造被赋予了新的内涵，即新一代信息技术条件下的智能制造（Smart Manufacturing）。2010年9月，美国在华盛顿举办的“21世纪智能制造的研讨会”指出，智能制造是对先进智能系统的强化应用，使得新产品的迅速制造，产品需求的动态响应以及对工业生产和供应链网络的实时优化成为可能。德国正式推出工业4.0战略，虽没明确提出智能制造概念，但包含了智能制造的内涵，即将企业的机器、存储系统和生产设施融入到虚拟网络—实体物理系统（CPS）。在制造系统中，这些虚拟网络—实体物理系统包括智能机器、存储系统和生产设施，能够相互独立地自动交换信息、触发动作和控制。 综上所述，智能制造是将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与先进自动化技术、传感技术、控制技术、数字制造技术结合，实现工厂和企业内部、企业之间和产品全生命周期的实时管理和优化的新型制造系统。 （二）特征 智能制造的特征在于实时感知、优化决策、动态执行等三个方面：一是数据的实时感知。智能制造需要大量的数据支持，通过利用高效、标准的方法实时进行信息采集、自动识别，并将信息传输到分析决策系统；二是优化决策。通过面向产品全生命周期的海量异构信息的挖掘提炼、计算分析、推理预测，形成优化制造过程的决策指令。
推荐系统的架构
本文从互联网收集并整理了推荐系统的架构，其中包括一些大公司的推荐系统框架（数据流存储、计算、模型应用），可以参考这些资料，取长补短，最后根据自己的业务需求，技术选型来设计相应的框架。后续持续更新并收集。。。 图1 界面UI那一块包含3块东西：1) 通过一定方式展示推荐物品(物品标题、缩略图、简介等)；2) 给的推荐理由；3) 数据反馈改进个性化推荐；关于用户数据的存放地方：1)数据库/缓存用来实时取数据；2) hdfs文件上面； 抽象出来的三种推荐方式 图2
图3 图3中，推荐引擎的构建来源于不同的数据源(也就是用户的特征有很多种类，例如统计的、行为的、主题的)+不同的推荐模型算法，推荐引擎的架构可以试多样化的(实时推荐的+离线推荐的)，然后融合推荐结果（人工规则+模型结果），融合方式多样的，有线性加权的或者切换式的等 图4 图4中，A模块负责用户各类型特征的收集，B模块的相关表是根据图3中的推荐引擎来生成的，B模块的输出推荐结果用来C模块的输入，中间经过过滤模块(用户已经产生行为的物品，非候选物品，业务方提供的物品黑名单等)，排名模块也根据预设定的推荐目标来制定，最后推荐解释的生成（这是可能是最容易忽视，但很关键的一环，微信的好友推荐游戏，这一解释已经胜过后台的算法作用了） HULU的推荐系统
总结：这个也就跟图3有点类似了，葫芦的推荐系统，至少在他blog中写的比较简单。更多的是对推荐系统在线部分的一种描述，离线部分我猜想也是通过分布式计算或者不同的计算方式将算法产生的数据存储进入一种介质中，供推荐系统在线部分调用。系统的整个流程是这样的，首先获取用户的行为，包括(watch、subscribe、vote)，这样行为会到后台获取show-show对应的推荐数据。同时这些行为也会产生对应的topic，系统也会根据topic 到后台获取topic-show对应的推荐数据。两种数据进行混合，然后经过fliter、explanation、ranking这一系列过程，最后生成用户看到的推荐数据。 淘宝的推荐系统(详细跟简单版)
销售管理系统软件架构设计
一．系统功能模块： 1.管理员信息功能模块需求：可以添加新的用户及密码，也可以更改当前 用户密码，并对不同的用户设置不同的权限。 2.客户信息模块功能需求：可以添加新客户的各种信息，也可以进行删除、 修改和查询； 3.商品信息模块功能需求：可以先进行大类，中类，小类的类别增删查改， 能够添加新商品，最新商品进行归类，也可以对以前的商品信息进行删 除，修改和查询 4. 销售管理模块功能需求：包括进货信息和销售信息，支持销售业务流程 需求，包括销售开单，收银，销售和库存记录的变更，退货等等流程。 可以对销售数据，库存数据进行统计和报表打印； 二．销售管理系统的功能框架图： 三．数据库概念设计 本系统包括实体有：客户、供应商、商品、管理员，下面是各实体的属性介绍：（1）管理员 销售管理中储存所有管理员的信息 其中包含属性用户名：用于标识登录系统的用户帐号，具有唯一 性 用户密码：用于对应登录用户的密码 用户类型：不同用户用不同的权限 （2）客户信息 销售管理中储存的所有客户信息 其中包含属性Id：用于标识客户公司，具有唯一性
Name：用于标识联系人姓名 Sex：用于标识客户性别 Phone：用于标识客户电话 Email：用于标识客户邮箱 Type：用于标识客户类型，服务不同类型的客户 Phone;用于标识联系电话 Career;用于标识客户属于业态 Focus：用于标识客户所关注的信息点 2）商品类别信息 销售管理中储存的所有商品分类，包括小类，中类和大类 其中包含属性Id：用于标识类别的编号，具有唯一性 Class：用于标识类别的等级(小中大) SortName：用于标识类别名称 ParentId：用于标识类别上级 GranId：用于标识类别上上级 Status：用于标识类别的使用状态 Mader;用于标识类别的编制者 Remark;用于标识类别的备注内容 （3）商品信息 销售管理中储存的所有商品信息 其中包含属性Id;用于标识商品，具有唯一性 Name：用于标识商品具体名称品牌 Number：用于标识商品的编码，用于收银扫码 TypeId：用于标识商品所属的小类，并自动关联所 属中类和所属大类 Unit;用于标识商品的计量单位 Price：用于标识商品销售价格 Stock：用于标识商品的最新库存量 Warning;用于标识商品库存的报警值 四．销售管理系统的流程图;
今日头条公司岗位需求招聘信息
“今日头条”是一款基于数据挖掘的推荐引擎产品，是国内移动互联网领域成长最快的产品服务之一。“今日头条”第一个版本于2012年8月上线，截止2014年1月，“今日头条”已在为超过8000万忠诚用户服务，每天有近千万的用户在头条上找到让他们了解世界，启发思考，开怀一笑的信息，并活跃地参与互动。我们是一支拥有丰富创业和成熟公司经验的靠谱团队，聚集了来自一流学校和公司的顶尖人才。公司处于高速发展期，在创立一年之内，已成功获得了顶级VC 和华尔街投资银行家的数千万美元的风险投资。 我们崇尚简单，始终关注用户需求，热衷于把从用户界面上的每一个细节体验到后台的海量数据处理都做到极致；我们推崇在轻松，快乐的环境中学习，积累，分享和成长。在这里，我们每天都在创造价值，产生影响。 我们的工作地点是: 北京市海淀区知春路(离地铁站5分钟)。请在简历中注明申请职位名称, 发送至: hr@https://www.360docs.net/doc/1b3938350.html, 我们为你提供的： 研发(DATA) ?推荐系统（高级）工程师?数据平台(高级)工程师 ?数据分析(高级)工程师 ?基础架构(高级)工程师
? 数据抓取和处理（高级）工程师 ? 文本分析与挖掘（高级）工程师 ? 数据分析与挖掘（高级）工程师 ? DevOps (高级)工程师 研发(WEB) ? WEB 工程师 ? 高级WEB 工程师 ? WEB 前端工程师 研发(客户端) ? iOS(高级)开发工程师 ? Android(高级)开发工程师 研发(运维) ? IT 工程师 ? 高级运维工程师 ? 系统工程师 ? 高级/资深系统工程师 产品 ? 移动应用产品经理 ? 高级产品经理（文章推荐引擎基础品质） ? 产品经理（资讯类产品数据分析，需求调研） ? 产品经理（娱乐类产品数据分析，需求调研） ? 产品助理 ? 产品实习生 ? 广告产品经理 ? UI(高级)设计师 产品合作与市场 ? 市场总监 ? PR 经理 ? 渠道合作 ? 活动策划 ? 产品合作 商业化 ? 广告销售代表 ? 广告产品助理 运营 ? 内涵段子产品运营专员 ? 用户运营实习生 ? 用户运营经理 ? 信息审核专员 ? 编辑 财务 ? 财务总监 ? 高级财务经理 法务 ? 法务助理 人力资源 ? 招聘经理/专员 数据平台(高级)工程师
公司架构及岗位职责
品牌管理公司组织架构及岗位职责
1.运营中心部门权责 1.1.部门权力 对公司的生产经营有计划权、建议权、否决权、调度权； 对下属各职能部门完成任务的情况有考核权； 对下属各职能部门工作有指导权和考核权； 对公司决策有建议权。 1.2.部门责任 对完成公司年度生产经营计划的组织与协调责负责； 对公司中、长期发展规划的组织、推动、执行负责； 对影响公司重大决策的调研数据负责。 2.运营中心职能 2.1.战略管理 制定企业中长期发展战略规划； 修订及执行公司战略规划，跟踪市场发展适时有效的调整经营策略。 2.2.运营管理 制定运营计划； 实施目标管理； 实施绩效考核； 组织协调项目实施并进行过程控制； 编制预算并进行资源调配； 建设并监督流程的标准化、规范化； 检查、考核与奖惩下属单位；
建立公司运营标准并监督实施； 2.3.公共关系管理 组织并参与企业公共关系建设，树立正面公众形象，融洽企业外部关系； 组织建立并维护企业行业联盟。 2.4.进行商务活动及市场营销 建设传播企业形象及品牌； 代表公司进行商务活动，组织起草、签订协议及合同； 组织推进商务拓展，制定并实施公司盈利计划； 2.5.制度管理 组织并参与制度的起草与颁布； 执行并监督制度实施。 2.6.信息管理 组织建设、完善信息调研系统，推进公司数据决策导向； 组织建设、完善客户信息管理系统，推进公司数据架构优化； 辅助建设顺畅企业沟通渠道，完善企业提案、建议及反馈机制。 2.7.团队建设 建设和发展的运营团队。 2.8.企业文化管理 参与组织企业内部各项活动； 组织企业CIS建设。
3.运营中心组织架构 3.1.运营中心岗位设置 3.1.1.运营总监 设置运营中心总监1名。 3.1.2.X总监 根据公司经营方向和项目行进状况，进行资源整合和项目推进，设置分管部门/业务/项目总监不超过4名。 3.1.3.部门经理 运营中心下设9类部门，各部门设置部门经理； 市场部、商务部、销售部、公共关系部、产品部、内容编辑部、客户部、创意设计部、分支机构。
库存管理系统框架设计
课程设计 库存管理系统 姓名: 班级: 学号: 时间: 目录 目录 ........................................................................... 二第一章绮仑 . (1)
1.1编写目的 (1) 1.2系统目标 (1) 1.3项目概述 (1) 1.3.1工作容 (1) 1-3.1开发小组人员 (2) 1.4实施计划 (2) 1.4.1开发任务的分解与人员分工 (2) 1.4.2 进度 (2) 第二章系统分析 (2) 2」可行性研究 (2) 2.1.1经济可行性分析 (3) 2.1.2技术可行性分析 (3) 2.1.3社会和管理可行性分析 (3) 2.1.4可行性结论 (3) 2.2需求分析 (3) 22】功能需求分析 (3) 2.2.2库存管理日常管理需求 (5) 2. 2.3商品管理的输入输出需求 6 2. 2.4商品管理操作需求 6 2. 2.5库存查询功能需求 6 2. 2.6系统界面需求 7 2. 3数据库需求 (7) 2.3.】数据流程图(DFD)或IPO图 (7) 2.3.2数据存储定义 (8) 2.3.3数据字典 (8) 2.3.4处理描述 (10) 2.3.5输入输出要求 (10) 2.4关键技术介绍 (10) 2.4.1 MVC 模式 (10) 2.4.2 SSH 框架 (10) 2.4.3 Struts2 简介 (11) 2.4 .4 Spring 简介 (11) 2.4.5 Hibernate 简介 (11) 2.4.6 Jsp技术简介 (13)
2.4.7 MySQL 简介 (14) 2.4.8 B/S 结构 (14) 第三章系统设计 (15) 3」系统概要总体设计 (15) 3.1.1系统结构设计 (15) 3. 1. 2系统功能设计 (16) 3.2系统详细设计 (18) 3.2.1系统详细功能设计以及总体结构图 (18) 3.2.2模块的类设计 (20) 3.2.3主要模块的操作流程设计 (24) 3. 3. 1数据库概念结构设计 (30) 3. 3. 2数据库逻辑结构设计 (32) 3.4安全、保密设计 (36) 3. 5系统出错处理 (37) 第四章库存管理系统的实现 (37) 4」开发环境 (37) 4.2库存管理系统数据库的实现 (39) 第五章软件安装与调试 (41) 5」软件的安装与配責 (41) 5.2软件调试 (42) 5.3软件测试 (42) 5.4小结 (43) 第六章结论 (43) 参老资料 (44)
今日头条运营引流推广详细文件
头条不是第一个做新闻推荐的，但是技术上今日头条有几个特别有想象力的点。 推荐冷启动c o l d s t a r t 推荐系统里面的冷启动一直是一个很大的问题。 当新用户加入时，一般需要给用户一个初始兴趣值。 比较常见的做法，比如q u o r a，z h i h u，p i n t e r e s t是让人手选感兴趣的话题；另外一个做法是给一些初始歌曲或者电影让人选喜欢或者不喜欢，然后生成一个初始值。无论哪一个做法，用户的行为数据都不足以产生高质量的推荐。 以p i n t e r e s t为例，因为主要用户是女性，所以初始值大部分推荐的内容都是女装时尚的。我大约认真p i n了两个月，才把推荐内容洗到直男的科技建筑。 而头条将微博账户和兴趣绑定在一起，所以当用微博帐号登录的时候，一开始的初始兴趣分布就和人的微博记录匹配上了。 今日头条则选择了另一种解决方案——通过对用户微博账号的分析建立一个“兴趣图谱”，即根据用户在微博上发布的内容及其所属类别、用户自标签、社交关系、社交行为、参与的群组、机型、使用时间等来数据源来推断出用户的兴趣点有哪些。社交关系、社交行为即用户和用户之间的交流状况，可以根据二者间的共同好友数、相互评论熟、@数等来做度量。泛阅读产品“今日头条”是如何基于微博兴趣图谱做个性化推荐的？ 说起来很简单，做起来也并不复杂，其实头条也不是第一个做这个的。 但有意思的一点是头条主打的是泛阅读，所以，推荐即便比较一般，因为推荐的量大，用户还是非常容易在推荐的内容里找到感兴趣的。相应的，很多用类似的思路做精品阅读的，基本都做不下去。 类似的思路让我想起了o r b e u s的p h o t o t i me，人脸识别并不难，但是让用户手机上的照片圈出每一个人脸是什么人却是很大的工作量。p h o t o t i me通过导入用户f a c e b o o k上的照片作为标注结果，然后解决了冷启动。 阅读内容的原始积累 今日头条本身并没有产生新闻的媒体部门，所以将整个互联网的新闻都纳入了自己的信息源。 虽然这一块惹来很多版权纠纷，但是个人觉得并不是所有的网站都排斥被今日头条抓取了内容，因为给很多网站带去了流量。值得商榷的是网页重构，虽说提高了用户体验，但是侵犯了那些媒体公司的利益。 在法律更健全的地方，这样操作就会有风险，以a p p l e自带的股票a p p，或者y a h o o f i n a n c e，所有股票新闻都只是一个链接和标题，要老老实实链到第三方的新闻出处。 系统初审，如果系统检测出问题后，人工终审；系统监测没有问题的话直接通过。顺便给你
完整的推荐系统架构设计(精)
完整的推荐系统架构设计推荐系统是移动互联网时代非常成功的人工智能技术落地场景之一。 本文我们将从架构设计的角度回顾和讨论推荐系统的一些核心算法模块，重点从离线层、近线层和在线层三个架构层面讨论这些算法。 1 架构设计概述 架构设计是一个很大的话题，本文这里只讨论和推荐系统相关的部分。更具体地说，我们主要关注的是算法以及其他相关逻辑在时间和空间上的关系——这样一种逻辑上的架构关系。 下面介绍的是一些经过实践检验的架构层面的最佳实践，以及对这些最佳实践在不同应用场景下的分析。除此之外，还希望能够通过把各种推荐算法放在架构的视角和场景下重新审视，让读者大家对算法间的关系有更深入的理解，从全局的角度看待推荐系统，而不是只看到一个个孤立的算法。 架构设计的本质之一是平衡和妥协。一个推荐系统在不同的时期、不同的数据环境、不同的应用场景下会选择不同的架构，在选择时本质上是在平衡一些重要的点。下面介绍几个常用的平衡点。 ▊个性化 vs 复杂度
个性化是推荐系统作为一个智能信息过滤系统的安身立命之本，从最早的热榜，到后来的公式规则，再到著名的协同过滤算法，最后到今天的大量使用机器学习算法，其主线之一就是为用户提供个性化程度越来越高的体验，让每个人看到的东西都尽量差异化，并且符合个人的喜好。为了达到这一目的，系统的整体复杂度越来越高，具体表现为使用的算法越来越多、算法使用的数据量和数据维度越来越多、机器学习模型使用的特征越来越多，等等。同时，为了更好地支持这些高复杂度算法的开发、迭代和调试，又衍生出了一系列对应的配套系统，进一步增加了整个系统的复杂度。可以说整个推荐逻辑链条上的每一步都被不断地细化分析和优化，这些不同维度的优化横纵交织，构造出了一个整体复杂度非常高的系统。从机器学习理论的角度来类比，如果把推荐系统整体看作一个巨大的以区分用户为目标的机器学习模型，则可以认为复杂度的增加对应着模型中特征维度的增加，这使得模型的VC维不断升高，对应着可分的用户数不断增加，进而提高了整个空间中用户的个性化程度。这条通过不断提高系统复杂度来提升用户个性化体验的路线，也是近年来推荐系统发展的主线之一。 ▊时效性 vs 计算量 推荐系统中的时效性概念体现在实时服务的响应速度、实时数据的处理速度以及离线作业的运行速度等几个方面。这几个速度从时效性角度影响着推荐系统的效果，整体上讲，运行速度越快，耗时越少，