推荐系统架构
基于数据挖掘的学术研究文献推荐系统研究
基于数据挖掘的学术研究文献推荐系统研究近年来，伴随着信息技术的快速发展，数据挖掘技术被广泛应用于不同领域。
其中，学术研究是数据挖掘的一个重要领域。
学者们不断进行学术研究，挖掘出丰富、深入的学术文献，为学术界和工业界做出了重要贡献。
然而，由于研究领域之间的差异，学者们不那么容易了解并掌握与其领域相关的学术文章。
因此，基于数据挖掘的学术研究文献推荐系统就显得非常重要。
一、系统架构基于数据挖掘的学术研究文献推荐系统的架构一般分为三个部分：前端界面、后端服务器和数据库。
前端界面主要负责用户交互和展示。
后端服务器主要负责处理客户端请求，调用数据库和数据挖掘算法并返回结果。
数据库主要负责存储大量的学术文献数据。
二、数据集学术研究领域数据量庞大，而且不同领域之间的分类标准也千差万别。
因此，数据集的选择非常重要。
一个好的数据集可以保证算法运行的效率和结果的准确性。
目前，国内外经典的学术文献数据集有DBLP，ACM，arXiv等。
这些数据集都经过了多年的更新和维护，拥有丰富的学术文献信息，非常适合用于学术推荐系统的研究。
三、算法模型学术研究文献推荐系统的关键在于算法模型。
算法模型的选择和优化可以大大改善系统的性能。
当前，学术推荐系统主要采用以下几种算法模型：协同过滤算法、主题模型算法和深度学习算法。
1. 协同过滤算法协同过滤算法是目前比较流行的推荐算法。
其原理是基于相似性来推荐。
具体而言，系统分析用户的行为历史和其他用户的行为历史，计算出与之相似或相近的用户，推荐其喜欢的文章。
这种算法要求数据集中有大量的用户行为数据。
2. 主题模型算法主题模型是一种文本挖掘算法。
其基本思想是将文本中的各个单词按照概率分布的形式组成主题，然后将不同的主题划分到不同的文本中。
主题模型算法可以挖掘出一个文本或一篇文章的主题嵌入，较为适合用于学术研究文献推荐系统。
3. 深度学习算法深度学习算法是近年来兴起的一种算法。
其基本思想是模拟人类大脑的神经网络来进行推荐。
人工智能推荐系统方案
人工智能推荐系统方案1. 引言人工智能技术的快速发展为推荐系统的应用提供了更多的可能性。
在众多的应用场景中，人工智能推荐系统能够帮助用户快速找到符合其兴趣和需求的信息、产品或服务。
本文将探讨一种有效的人工智能推荐系统方案，旨在提高用户体验和满足用户个性化需求。
2. 系统架构我们提出的人工智能推荐系统方案采用了基于深度学习的协同过滤算法。
该系统主要包括以下几个组件：数据收集与处理、特征提取、推荐模型训练和推荐结果生成。
2.1 数据收集与处理推荐系统的有效性取决于数据的准确性和完整性。
我们将收集用户的历史行为数据，包括点击记录、购买记录、评价记录等。
此外，还会收集商品的属性信息、用户的个人信息等。
通过对这些数据进行清洗和预处理，可以提高数据的质量并减少噪声影响。
2.2 特征提取特征提取是推荐系统的关键步骤，它能够从原始数据中提取出有价值的信息。
我们将采用深度学习技术来实现特征提取。
通过搭建卷积神经网络或循环神经网络模型，可以对用户和商品的特征进行抽取和表示。
2.3 推荐模型训练推荐模型的训练是为了建立用户和商品之间的关联关系。
我们将采用协同过滤算法，通过对用户和商品的特征进行匹配和协同学习，来预测用户对未知商品的喜好程度。
同时，为了加入更多的个性化因素，我们将引入注意力机制来提升推荐效果。
2.4 推荐结果生成推荐结果的生成是为了向用户展示个性化推荐内容。
我们将根据用户的历史行为和个人特征，结合推荐模型的预测结果，为用户生成个性化的推荐列表。
在生成的过程中，我们将考虑多样性和实时性等因素，以提高用户的满意度和点击率。
3. 实施步骤在实施人工智能推荐系统方案时，我们提出如下步骤：3.1 数据收集与处理收集和整理用户行为数据、商品属性数据、用户个人信息等，并进行相应的数据清洗和预处理工作。
3.2 特征提取搭建深度学习模型，对用户和商品的特征进行提取和表示。
3.3 模型训练使用收集的数据对推荐模型进行训练，调优参数以提高模型的准确性和泛化能力。
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。
【推荐系统篇】--推荐系统介绍和基本架构流程
【推荐系统篇】--推荐系统介绍和基本架构流程⼀、前述推荐系统是企业中常⽤的技术，所以系统的掌握推荐系统的知识是很有必要的。
本专栏主要讲述⼿机APP下载的项⽬。
常⽤的推荐⽅法有两个，分别是基于物品的推荐和基于⽤户的推荐。
基于⽤户的推荐原理是：跟你喜好相似的⼈喜欢的东西你也很有可能喜欢（userBaseCF）。
基于物品的推荐原理是：跟你喜欢的东西类似的东西你也可能喜欢（itemBaseCF）。
我们这⾥⽤到的是itembaseCF，本质是依据特征找⽤户喜好规律。
显式的⽤户反馈：这类是⽤户在⽹站上⾃然浏览或者使⽤⽹站以外，显式的提供反馈信息，例如⽤户对物品的评分，或者对物品的评论。
隐式的⽤户反馈：这类是⽤户在使⽤⽹站时产⽣的数据，隐式的反应了⽤户对物品的喜好，例如⽤户购买了某物品，⽤户查看了某物品的信息等等。
本项⽬基于隐式的⽤户反馈。
⼆、协同过滤算法详述结论：对于⽤户A，根据⽤户的历史偏好，这⾥只计算得出⼀个邻居⽤户C，然后将⽤户C喜欢的物品D推荐给⽤户A结论：基于⽤户的推荐（长虚线）---1和5⽐较相似，5买了104商品，所以把104推荐给⽤户1。
基于物品的推荐（短虚线）---101物品和104物品⽐较相似，所以当⽤户买了101，把104也推荐给他。
三、lambda架构（所有推荐系统的⽗架构）四、本⽂系统架构lmbda架构（⼿机APP下载）解释：1.选⽤逻辑回归算法原因是⽤户要么下载，要么不下载。
2.⽣成特征索引（实际上是⼀个⽂本⽂件）的原因是格式化测试数据，也是相当于降维，当⼀个userId进来时找到推荐服务，然后通过服务路由去查找HBase中的数据，并根据特征索引来取对应的特征，所以这⼀步相当于⼀个降维。
线上架构（测试集架构）：关联特征：保存的是同现矩阵。
流程：核⼼思想（计算⽤户对所有APP（除去历史下载部分）的评分，按分值排序，然后取topn）问题：五、需求分析（架构推荐⽅案）1、数据清洗（得到训练数据）2、算法建模（得到模型结果）3、模型使⽤（得到推荐结果）4、结果评估（推荐结果评估）。
产品经理推荐策略产品必备技能之推荐系统框架(上)
编辑导语：推荐策略产品的必备技能之一：推荐系统框架，可能有的同学还不太了解，作者简单地分享了一些相关知识，我们一起来看一下。
本模块的目标：一个经典的推荐系统的架构，主要包括如下四部分：“推荐服务”的功能是对来自业务的request进行预测。
比如，我这会打开抖音，抖音后台会发送一个request给推荐服务所在的服务器，服务器接收到这个request之后，会根据过去我在抖音上的行为偏好，为我推荐我可能感兴趣的短视频。
“存储系统”的功能是存储用户画像、物品画像、以及模型参数。
“离线学习”的功能包括：模型训练、物品画像、用户画像计算。
“在线学习”的功能是利用用户的即时数据进行预估。
每研究任意一款产品，我第一个想法，都是去看看世界上经典、优秀的产品他们是怎么设计的，以及为什么要这样设计。
我的关注目标很简单：从目标开始，以终为始，同时know how。
know- how(或know- how，或程序性知识)是一个关于如何完成某事的实践知识的术语，相对于“know-what”(事实)、“know-why”(科学)或“know who”(沟通)。
为了支撑这个目标，creator都做了哪些设计？是否存在好的「设计模式」值得我学习？设计模式是我尝试通过学习行业经典的产品，从而发掘出可复用的知识结构。
这类复杂产品设计师是如何做到快速深入业务，做到设计驱动，达到业务与专业双成长，是否存在好的「设计工作模式」、「设计思维」值得我学习？业务专业双成长：双成长指的就是如何在消耗大量时间深入业务的同时，在专业深度上也能保持精进。
这是Netflix的推荐系统架构，分为离线、近线和在线层。
这样的设计模式，在当前依然是主流模式。
这是Netflix的推荐系统架构，这个架构的设计目标是：《个性化和推荐的系统架构》中提到：开发一个能够处理大量现有数据、能够响应用户交互并易于试验新的推荐方法的软件体系结构并不是一项简单的任务。
在这个架构中，计算被分为了离线、近线和在线。
推荐系统架构模型与设计
推荐系统架构模型与设计随着互联网的快速发展，我们的生活越来越依赖于互联网。
而互联网给我们带来了许多便利，其中推荐系统就是其中之一。
推荐系统是一种可以预测用户对某些物品的兴趣和喜好，并据此为用户推荐物品的系统。
它在电子商务、社交网络、媒体推荐等领域都有着广泛的应用。
本文主要介绍推荐系统的架构模型和设计。
一、推荐系统的架构模型在推荐系统的架构模型中，主要包括四个模块，分别是数据获取与预处理模块、特征提取与表示模块、推荐算法模块和推荐结果展示模块。
1. 数据获取与预处理模块数据获取与预处理模块主要负责获取用户和物品的基本信息以及用户与物品之间的交互数据，并对这些数据进行预处理。
预处理的过程包括数据清洗、数据去重、数据融合等。
在数据获取和预处理过程中，需要注意保护用户隐私。
2. 特征提取与表示模块特征提取与表示模块主要是将用户和物品的特征进行提取和表示，并将这些特征转化为机器可读的形式。
特征提取和表示过程十分重要，它影响着推荐系统的精度和效率。
3. 推荐算法模块推荐算法模块是整个推荐系统的核心。
它根据用户的历史行为和物品的特征，预测用户对物品的兴趣和喜好，并将推荐结果返回给用户。
4. 推荐结果展示模块推荐结果展示模块负责将推荐系统的结果展示给用户。
推荐结果可以是商品、视频、音乐、新闻等。
推荐结果的展示形式可以是列表、瀑布流、卡片等。
二、推荐系统的设计在推荐系统的设计过程中，需要考虑以下几点。
1. 数据量和数据质量推荐系统需要处理海量的用户和物品数据，而数据的质量对推荐系统的效果有着至关重要的影响。
因此，在设计推荐系统时，需要考虑数据的规模和数据的质量。
2. 推荐算法的选择推荐算法是推荐系统的核心，不同的算法适用于不同的场景和需求。
在设计推荐系统时，需要根据需求选择合适的算法，并对算法进行适当的优化。
3. 用户体验推荐系统的最终目的是为用户提供优质的个性化推荐服务。
因此，在设计推荐系统时，需要从用户的角度出发，考虑用户的习惯、偏好和使用场景等因素，以提高用户的满意度和体验。
推荐系统中的数据结构设计原则
推荐系统中的数据结构设计原则推荐系统是一种利用用户历史行为数据、用户个人信息等多种信息为用户推荐可能感兴趣的物品的系统。
在推荐系统中，数据结构的设计是至关重要的，它直接影响到系统的性能和推荐效果。
本文将介绍推荐系统中的数据结构设计原则，帮助开发人员更好地设计和优化推荐系统的数据结构。
一、数据结构设计的重要性在推荐系统中，数据结构的设计直接关系到系统的性能和用户体验。
一个高效的数据结构可以提高系统的推荐效果，减少计算时间，提升用户体验。
因此，合理设计数据结构是推荐系统开发中的关键一环。
二、数据结构设计原则1. 稀疏性：推荐系统中的用户-物品矩阵通常是稀疏的，即大部分元素为0。
因此，在设计数据结构时应考虑到稀疏性，选择适合稀疏矩阵存储的数据结构，如压缩矩阵等，以节省存储空间和提高计算效率。
2. 快速检索：推荐系统需要频繁地进行用户和物品的检索操作，因此数据结构的设计应考虑到快速检索的需求。
常用的数据结构如哈希表、树等可以实现快速的检索操作，提高系统的响应速度。
3. 动态更新：推荐系统中的用户行为数据和物品信息都会不断变化，因此数据结构需要支持动态更新操作。
设计数据结构时应考虑到数据的动态性，选择适合动态更新的数据结构，如平衡树、哈希表等。
4. 冷热数据分离：在推荐系统中，有些数据是热数据，频繁访问，有些数据是冷数据，很少访问。
为了提高系统的性能，可以将热数据和冷数据分开存储，采用不同的数据结构进行管理，以提高系统的访问效率。
5. 数据一致性：推荐系统中的数据可能存在多个副本，为了保证数据的一致性，需要设计合适的数据结构来管理数据的同步和更新，避免数据不一致的情况发生。
6. 离线计算和实时计算：推荐系统通常需要进行离线计算和实时计算，因此数据结构的设计应考虑到离线计算和实时计算的需求，选择适合离线计算和实时计算的数据结构，以提高系统的计算效率。
7. 分布式存储：随着数据规模的不断增大，推荐系统通常采用分布式存储来存储海量数据。
人工智能应用于智能推荐系统的架构设计
人工智能应用于智能推荐系统的架构设计随着人工智能技术的发展，智能推荐系统已经成为了今天数字化生活中不可或缺的一部分。
智能推荐系统可以有效地提升用户的生活品质和体验，减少信息搜索和筛选的时间和成本。
在智能推荐系统中，人工智能技术不仅为用户提供了更加便捷的服务，同时也让推荐系统的架构设计变得更为复杂。
一、智能推荐系统的定义及特点智能推荐系统是一种基于用户行为和偏好信息的个性化推荐系统。
它通过分析、挖掘和理解用户的行为和偏好，推荐与用户相关性更高的内容。
例如，通过分析用户的浏览历史、购买历史、搜索历史等行为，推荐与用户兴趣相关性更高的产品或内容。
智能推荐系统的主要特点包括：1. 个性化推荐。
不同用户具有不同的兴趣爱好和需求，智能推荐系统可以根据用户的喜好和行为，推荐与用户个性化相关的产品或内容。
2. 实时推荐。
智能推荐系统可以根据用户的实时行为，实时推荐相应的产品或内容。
例如，当用户进行在线购物时，推荐与其购物历史相关的产品。
3. 多平台适配。
智能推荐系统可以在多个平台上应用，例如电商、社交网络、音乐等平台。
二、智能推荐系统的架构智能推荐系统的架构设计包括数据接入、数据预处理、特征提取、推荐算法和推荐结果展示等模块。
1. 数据接入数据接入模块是智能推荐系统中的第一步。
该模块负责接收不同平台的用户行为和偏好数据，并将其存储到数据仓库中。
数据接入模块需要解决数据来源不同、数据格式不同的问题。
2. 数据预处理数据预处理模块是将从数据接入模块中收集到的原始数据进行处理、清洗和规范化。
该模块可以过滤掉无效数据、去除异常值、处理缺失值，并将用户行为和偏好数据转化为更加有用的特征信息。
3. 特征提取特征提取模块是将用户行为和偏好数据转化为特征向量表示。
该模块可以基于用户的历史行为、标签信息等特征，为每个用户生成相应的特征向量表示。
4. 推荐算法推荐算法模块是整个智能推荐系统的核心。
该模块基于用户的特征向量和物品的特征向量，运用不同的推荐算法，计算出用户可能感兴趣的推荐结果。
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背景
当然，如果处理不好大数据，人类可能会被大数据 “反噬”，找到自己需要的信息变得更困难，迷失 于大数据之中。有用的信息埋没于繁杂的数据中的 现象被称为“信息过载”。
在大数据时代，让用户从海量的信息中找到自己想 要的信息实在是有点强人所难。时代变了，用户获 取知识的方式也应随之改变：利用推荐技术向用户 推送个性化服务。
大数据环境下的推荐系统架构
汇报人：余俊良
背景
毫无疑问，这是一个数据爆发的时代。一分钟内， 推特上有 20 万条新消息被发送；在“Facebook”上 用户浏览的信息超过 1000 万条。人们在享受网络带 来便捷的同时，产生了大量的新型多结构数据。有 人说，世界的本质就是数据，大数据将开启一次重 大的时代转型。
传统的推荐系统框架
用户行为 日志存储 系统
推荐 系统
UI
用户
日志 系统
数据反馈
传统的推荐系统框架
传统的推荐系统框架通常只能应对少量的推荐需求， 面对如今的多用户反馈，多商品信息，要求根据上 下文进行实时性推荐等是无能为力的。 通过将推荐系统部署在云平台，利用集群的计算能 力解决大数据下的推荐问题，已是大势所趋。
大数据环境下的推荐系统
整个推荐系统的底层运转和计算大量依赖于 Hadoop生态系统
计算 • 超过20000个 MapReduce 任 务 • 超过100个 Spark任务 存储 • 超过200TB HDFS存储 • 超过20TB Hbase使用 • 每天新生成数 据超过1TB 数据流 • 处理超过 500GB的数据 流 • 处理超过10亿 条消息
大数据环境下的推荐系统
大数据环境下推荐系统的挑战
海量
用户
实时
实时采集
精准
用户体验
商品 行为
流量
实时计算 实时预测 业界口碑
大数据环境下的推荐系统
一个好的推荐系统
分析处理海 量数据
快速处理新 增数据和实 时交互
灵活加入和 迭代各种推 荐算法
低延迟响应 高QPS的推 荐请求
大数据环境下的推荐系统
基于云平台的推荐系统分层架构
大数据环境下的推荐系统
计算
Map Reduce
Spark与推荐算法
• 基于内存的数据缓存和计算
• 基于RDD的数据集逻辑结构 • Scala简洁的基于函数式的编程体验
Spark
大数据环境下的推荐系统
存储
HDFS
• 分布式文件系统
HBaseห้องสมุดไป่ตู้
• 分布式Key-Value • Schema Free
Hive
推荐系统组成
数据
显式数据：能准确的反应用户对物品的真实喜好，但需 要用户付出额外的代价
-用户收藏 -用户评价
隐式数据：通过一些分析和处理，才能反映用户的喜好， 只是数据不是很精确，有些行为的分析存在较大的噪音
-用户浏览 -页面停留时间 -访问次数
推荐系统组成
算法
算法类型： 基于内存的算法 基于模型的算法 基于内容的算法 LR算法 计算方式： 离线：用户偏好分析、用户购买力分析、关联性分析 在线：排序、过滤、增量计算
技术架构
Offline
数据建模 •用户兴趣建模/商品建模 •用户/商品聚类 •内容去重 推荐算法 •Item CF •矩阵分解 •基于内容的推荐
机器学习
•排序模型 •CTR预估
推荐流程
上线与迭代
理论支持
线下测试
在线A/B测试
全量上线
测试失败
技术架构
Nearline
用户行为收集
• 从日志服务器收集用户行为 • 基于Apache Flume进行读取分发
用户行为分发
• 近在线部分将事件发送给Kafka • 离线部分将数据存储到HDFS
技术架构
Nearline
基于Kafka + Storm • 高稳定性 • 高实时性 • 高并发度 实现分布式的实时数据计算 • 内容相关性计算 • Online Learning
• 基于HDFS的数据仓库 • 类SQL查询语言
大数据环境下的推荐系统
数据流
Flume
• 高可用的，高可靠的， 分布式的海量日志采 集、聚合和传输
Kafka
• 分布式消息队列 • Push & Pull
Storm
• 实时计算框架
技术架构
技术架构
Online
服务引擎 • 高并发、低延迟、高稳定 • Load Balance / Scalability 在线计算 • 数据缓存 – Couchbase / Redis • 数据加载和更新 • 运算和预测
推荐系统研究现状
目前推荐系统的研究内容和方向主要包括以下几个 方面： 1、推荐技术的研究 2、推荐的实时性与推荐质量 3、利用云计算提高推荐系统计算能力 4、推荐系统的可解释性
5、用户隐私问题
推荐系统组成
产品
核心
数据 算法
推荐系统组成
产品
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