互联网推荐系统架构演进
新型智能购物推荐系统架构设计
新型智能购物推荐系统架构设计第一章：引言 (3)1.1 系统背景 (3)1.2 系统目标 (3)1.3 系统意义 (4)第二章：相关技术概述 (4)2.1 人工智能技术 (4)2.2 数据挖掘技术 (4)2.3 推荐系统技术 (5)第三章：需求分析 (5)3.1 功能需求 (5)3.1.1 用户管理 (5)3.1.2 商品信息管理 (6)3.1.3 购物车管理 (6)3.1.4 订单管理 (6)3.1.5 推荐算法 (6)3.1.6 优惠券和积分管理 (6)3.1.7 用户反馈与评价 (6)3.2 功能需求 (6)3.2.1 响应速度 (6)3.2.2 并发处理能力 (6)3.2.3 数据处理能力 (6)3.2.4 系统稳定性 (6)3.3 可靠性需求 (7)3.3.1 数据安全性 (7)3.3.2 系统可用性 (7)3.3.3 容错性 (7)3.3.4 系统可维护性 (7)3.3.5 系统可扩展性 (7)第四章：系统架构设计 (7)4.1 总体架构 (7)4.2 模块划分 (8)4.3 关键技术 (8)第五章：数据处理模块设计 (9)5.1 数据采集与预处理 (9)5.1.1 数据采集 (9)5.1.2 数据预处理 (9)5.2 数据存储与查询 (9)5.2.1 数据存储 (9)5.2.2 数据查询 (9)5.3 数据挖掘与分析 (10)5.3.1 用户画像构建 (10)5.3.3 模型评估与优化 (10)第六章：推荐算法模块设计 (10)6.1 基于内容的推荐算法 (10)6.1.1 算法原理 (10)6.1.2 特征提取 (11)6.1.3 推荐算法实现 (11)6.2 协同过滤推荐算法 (11)6.2.1 算法原理 (11)6.2.2 相似度计算 (11)6.2.3 推荐算法实现 (11)6.3 深度学习推荐算法 (12)6.3.1 算法原理 (12)6.3.2 神经网络结构 (12)6.3.3 推荐算法实现 (12)第七章用户界面模块设计 (12)7.1 用户注册与登录 (12)7.1.1 设计目标 (12)7.1.2 功能描述 (12)7.1.3 技术实现 (13)7.2 商品展示与搜索 (13)7.2.1 设计目标 (13)7.2.2 功能描述 (13)7.2.3 技术实现 (13)7.3 推荐结果展示 (13)7.3.1 设计目标 (13)7.3.2 功能描述 (13)7.3.3 技术实现 (14)第八章：系统安全与功能优化 (14)8.1 数据安全 (14)8.1.1 数据加密 (14)8.1.2 数据备份与恢复 (14)8.1.3 访问控制与权限管理 (14)8.2 系统功能优化 (14)8.2.1 数据库优化 (14)8.2.2 缓存技术应用 (15)8.2.3 分布式架构 (15)8.3 异常处理与日志记录 (15)8.3.1 异常处理 (15)8.3.2 日志记录 (15)第九章：系统测试与评价 (15)9.1 功能测试 (15)9.1.1 测试目的 (15)9.1.2 测试内容 (16)9.2 功能测试 (16)9.2.1 测试目的 (16)9.2.2 测试内容 (16)9.2.3 测试方法 (17)9.3 用户满意度评价 (17)9.3.1 评价目的 (17)9.3.2 评价内容 (17)9.3.3 评价方法 (17)第十章：总结与展望 (17)10.1 系统总结 (17)10.2 未来展望 (18)10.3 发展趋势 (18)第一章：引言1.1 系统背景互联网技术的飞速发展，电子商务已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
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。
智能推荐系统的发展趋势
智能推荐系统的发展趋势随着科学技术的进步，移动互联网快速发展，手机越来越便宜，拥有智能手机不再是一件遥不可及的事情，互联网用户规模已接近增长的顶点。
摄像头和信息处理软件(各种滤镜、剪辑等工具)技术的进步让每一个人都可以轻松地生产高质量的内容，信息的产生以指数级增长，我们的生活中充斥着海量的信息。
在上述背景下，怎么高效快速地获取对自己有价值的信息对每个互联网公民来说是愈发重要的事情，推荐系统的出现可以轻松地应对这一棘手的难题。
推荐系统作为一种高效的信息过滤工具，可以很好地部分解决用户精准高效获取信息的问题(搜索、导航等也是解决用户获取信息的手段)，并且也是非常重要甚至是不可或缺的一种手段(在人们需求不明确时，借助推荐系统获取信息是非常必要的，而每一个人都有不明确的需求)。
推荐系统作为一项技术在国内的发展时间不长，从2012年头条成立之初将推荐系统作为核心产品功能到现在差不多有8年时间，在这8年中推荐系统的商业价值在国内逐步得到认可和肯定，大家都认可推荐系统在内容分发、用户体验、商业变现等方面的重大价值。
推荐系统目前已经成为toC互联网产品的标配技术，任何一个toC产品要想很好地为用户提供一种被动高效获取信息的工具，推荐系统是绕不过去的。
在特定情况下人类需求的不确定性、信息的爆炸式增长这两个条件让推荐系统成为一项长久而实用的技术，推荐系统不会昙花一现，它会伴随着人类的发展而不断发展进化。
在前面的一系列文章中，我们对推荐系统的算法、工程、评估、展示、交互、业务等方方面面都进行了深入的介绍。
虽然推荐系统在国内的出现只有短短8年，但是在各个方面都取得了极大的进步，发展越来越快，各种新的方法、应用场景、产品形态层出不穷。
未来推荐技术会朝哪些方向发展？推荐行业又有哪些变化？推荐系统的应用场景和价值体现又有什么新的特点呢？这些问题都值得我们深入思考。
针对上述问题，作者结合自己对推荐系统的理解和行业判断，在这篇文章中讲讲推荐系统的未来发展与变化。
百分点亿级个性化推荐系统的发展历程和实践架构_光环大数据培训
百分点亿级个性化推荐系统的发展历程和实践架构_光环大数据培训对于如何定义个性化收益函数，一般有以下几方面的考虑：以KPI为导向：对于推荐效果考察的具体指标是什么？是点击率还是转化率，还是用户客单价，等等这些指标可以确定我们推荐优化的目标。
根据业务需求定义：在实际推荐运营中，还会需要考虑商家的业务目标，比如追求高毛利，比如清库存，这时就要提高高毛利商品和库存商品的曝光率。
根据业务效果修正：推荐是一个长期运营的活，对于推荐产生的效果需要能及时反馈到推荐系统中，形成动态反馈和修正的机制。
连接现实业务和技术实现：推荐始终是服务于业务的，脱离了业务的推荐毫无意义，个性化系统就是要将业务需求转化为技术实现，最大程度自动化和智能化。
在个性化系统中，还会面临以下技术和业务的挑战：数据稀疏是推荐系统中常见的问题，我们采用引入一些新的召回机制如文本相似性等非行为相关的召回制补充用户行为的不足。
冷启动的问题，百分点本身可以汇集所有客户的上的用户行，一家新的客户接进来后，一般有30%-40%的用户是和百分点本身的用户库是重合的，对于全新的用户，可以在第一次着陆到首页采用一些大众化的推荐，当用户有进一步的行为便可以根据行为进行新的推荐了。
我们大部分的算法都是实时处理的，所以真正冷启动的比例很小。
大数据处理与增量计算，百分点大概有5000万的日活，1.5亿的pv，每天的推荐次数近2亿次，每天约1T 的数据增量，对于所有组件必须能处理大量的数据，所以整体的架构以分布式和实时增量计算为主。
多样性与精确性，推荐除了要考虑准确的召回，同时也要兼顾用户体验，避免推荐结果的单一化，也需要增加一些多样性的考虑。
用户行为模式的挖掘和利用，用本质上说，推荐就是在做用户行为模工挖掘，找出用户的行为特征，给出相应的预测，这里面涉及到大量的算法和工程问题。
多维数据的交叉利用，除了线上数据，不少客户有自己其他渠道的数据，这些数据也可以引入推荐系统，提升推荐的效果。
网络技术与系统架构
网络技术与系统架构随着互联网技术的不断发展，网络应用将成为未来信息化的主要形式。
而网络技术作为网络应用的基石，必须不断地进行创新以适应信息化时代的需求。
与此同时，网络技术的发展离不开系统架构的支持。
在如此多样的网络应用场景下，如何构建高效可靠、可扩展的系统架构，成为了互联网公司面临的重要问题。
本文将系统地介绍网络技术与系统架构的发展现状及趋势，并探讨如何构建高效可靠的系统架构。
一、网络技术的发展1、TCP\/IP协议TCP\/IP协议是目前世界上最流行的网络协议，它是互联网技术的基础。
TCP\/IP协议体系包括四层：网络接口层、网络层、传输层、应用层。
TCP\/IP 协议的优点是数据传输速度快，可以实现大吞吐量的数据传输，特别是支持海量数据的传输。
同时，TCP\/IP协议实现了网络互联互通，达到了互联网技术的最基本要求。
2、CDN技术CDN技术，即内容分发网络，它是一种分布式的服务系统，旨在更快、更可靠地服务全球用户。
CDN技术通过将静态内容分发到全球多个节点，实现了用户与服务器之间的近距离交互，从而缩短了用户请求响应时间，提高了用户的消费体验。
在大型网站和应用中广泛应用，例如，百度云加速、七牛云、阿里云等。
3、微服务微服务是一种架构风格，可以将应用程序划分为一组小型的服务，这些服务可以独立地开发、测试和部署。
微服务架构的优点是易于扩展、易于维护、易于部署。
同时，微服务架构提供了松耦合、高内聚的服务模块，方便进行多人协作和分布式部署。
微服务架构在互联网公司中已经得到了广泛应用，例如Netflix、Uber等。
二、系统架构的发展1、单层架构单层架构是最早的一种系统架构，也是最简单的一种系统架构。
它将所有的代码和数据都放在一个系统中，没有模块化和分离，简单粗暴。
然而，单层架构的缺点很明显，如果不考虑分层和模块化，代码复杂度将急剧升高，更不用说维护难度、可扩展性等问题了。
由于单层架构的局限性，绝大多数互联网公司不再使用这种架构。
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。
推荐系统综述
推荐系统综述随着互联网的迅速发展，人们面对的信息越来越多，选择的难度也越来越大。
而推荐系统的出现，为用户提供了个性化、准确的信息推荐，帮助用户更好地进行决策。
本文将综述推荐系统的基本原理、应用领域和发展趋势。
一、基本原理推荐系统是通过分析用户的历史数据、行为和偏好，为用户提供个性化的推荐。
其基本原理包括数据采集、特征提取、相似度计算和推荐算法。
1. 数据采集推荐系统需要大量的用户数据作为基础，其中包括用户的历史行为、浏览记录、评分等。
这些数据可以通过用户注册、调查问卷、网络爬虫等方式获取。
2. 特征提取特征提取是将原始数据转化为有意义的特征向量的过程。
常用的特征包括用户的年龄、性别、地理位置等个人属性，以及用户对商品的评分、点击率等行为特征。
3. 相似度计算相似度计算是衡量用户和物品之间相似程度的指标。
常用的相似度计算方法有余弦相似度、皮尔逊相关系数等。
通过计算用户和物品之间的相似度，可以找到用户可能感兴趣的物品。
4. 推荐算法推荐算法是推荐系统的核心，根据用户的历史行为和特征向量，给出用户可能感兴趣的物品列表。
常用的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、深度学习推荐等。
二、应用领域推荐系统已广泛应用于电子商务、社交网络、个性化新闻推荐等领域。
1. 电子商务电子商务是推荐系统最早应用的领域之一。
通过分析用户的购买记录、浏览历史等信息，推荐系统可以为用户提供个性化的商品推荐，增加用户购买的可能性。
2. 社交网络社交网络中存在大量用户生成的内容，推荐系统可以通过分析用户的社交关系、兴趣爱好等信息，为用户推荐感兴趣的文章、照片、视频等。
3. 个性化新闻推荐随着新闻来源和内容的爆炸式增长，用户往往面临信息过载的问题。
推荐系统可以根据用户的阅读历史、偏好等，过滤和推荐用户可能感兴趣的新闻内容，提高用户的阅读体验。
三、发展趋势随着互联网和人工智能的发展，推荐系统正呈现出以下几个发展趋势。
1. 深度学习在推荐系统中的应用深度学习技术具有强大的模式识别和特征提取能力，可以更精确地挖掘用户的兴趣和推荐物品。
系统技术架构发展历程
系统技术架构发展历程1. 单体架构：在早期的系统开发中，单体架构是主流的技术架构。
这种架构的特点是将一个系统的全部功能集中在一个单独的应用程序中。
所有的功能模块和业务逻辑都被包含在同一个代码库中，并通过共享数据和状态来实现功能的交互。
单体架构简单直接，易于开发和部署，但当系统规模不断增大时，会变得臃肿复杂，并且不易于维护和扩展。
2. 分层架构：分层架构是在单体架构的基础上进行拆分和重构得到的。
该架构将系统划分为多个逻辑上独立的层次，如表示层、业务逻辑层和数据访问层。
不同层次之间通过明确的接口定义实现相互通信和数据交换。
通过分层架构，系统变得更加灵活和可扩展，同时也便于各种功能模块的独立开发和测试。
3. 服务化架构：随着互联网的发展，系统规模急剧增大，分层架构在满足需求方面逐渐显得不足。
服务化架构应运而生，将一个系统的不同功能拆分为多个独立的服务，每个服务都有自己的独立部署、扩展和管理能力。
服务之间通过定义良好的接口和协议进行通信，实现功能的解耦和灵活性。
4. 微服务架构：微服务架构是服务化架构的进一步演进。
在微服务架构中，一个系统被拆分为多个更加细粒度的服务，每个服务都专注于一个独立的业务功能，并且可以独立开发、测试、部署和扩展。
微服务之间通过轻量级消息传递机制进行通信，从而实现系统的高可用、高性能和弹性伸缩。
5. 云原生架构：云原生架构是近年来发展起来的一种新型技术架构。
云原生架构将系统的设计和开发与云计算环境的特点和优势相结合，用于构建云原生应用。
云原生架构提倡使用容器化部署、微服务架构、自动化运维等技术手段，让应用更加高效、灵活和弹性化。
6. 边缘计算架构：边缘计算架构是为了满足物联网时代应用的需求而提出的一种新型技术架构。
边缘计算架构将计算和存储资源从云端转移到离数据源更近的边缘节点上，以减少数据传输延迟和网络带宽的压力。
边缘计算架构通过将数据处理和业务逻辑放置在边缘节点上，可以提高系统的响应速度和效率。
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算法特点
单一性
• 单一算法 • 单一模块
召回
• 全部商品。
排序
• 相似度
干扰少
• 数据干扰少 • 业务干扰少
调优
• 参数调优
算法时代——架构示例图
发展历程
成熟期
成长期 起步期
算法 时代
野蛮 生长
架构 为王
野蛮生长——动机和诉求
动机
正向
• 效果好=>推广
诉求
模块
• 模块逻辑清晰、独立 • 模块多样化
负向
• 更高要求=>改进 • 数据复杂化 • 作弊、刷单、 促销
算法
• 增加算法 • 细致调优 • 数据预处理
野蛮生长——特点和问题
特点
• 业务诉求快速得到满足 • 系统开始变得定制化
问题
• • • • 代码开始膨胀 算法逻辑开始混乱 业务逻辑和算法开始混杂 不同算法各自为政
• 改进多发于算法程序本身， 而非独立处理。
逐步发展、潜移默化、长期存在
野蛮生长——架构示例图
发展历程
成熟期
成长期 起步期
算法 时代
野蛮 生长
架构 为王
“架构是本无所谓有， 无所谓无的，踩得坑多 了，也便有了架构。”
——尼古拉斯·迅哥
“An expert is a person who has made all the mistakes that can be made in a very narrow field.”
——Niels Bohr
野蛮生长的代价
运行链条长
结构不统一
血统难追溯
运行速度变慢
僵尸逻辑
算法实验支持不足
Fail fast. Fail often. Fail forward.
架构设计的原则—哈希表原则
哈希表
扩容策略 填充因子 碰撞冲突 初始大小
架构
升级策略 抽象层次 特殊处理 初始结构
互联网推荐系统架构演进
架构创新，变革未来大纲 Nhomakorabea发展历程
算法时代
野蛮生长
架构为王
发展历程
成熟期
成长期 起步期
算法 时代
野蛮 生长
架构 为王
算法时代——动机和特点
动机 业务特点
从0到1
数据积累 业务需要
关注效果 意图单纯
特殊逻辑少 人工干预少
算法时代——算法
算法设计
选择
• 相似度：协同过滤|基于内容的算法
架构为王——架构示例图
• 优化方向
– 总结=>抽象 – 扩展=>泛化
• 优化收益：
– 运行链条缩短+统一 – 内部排序+融合排序+统一 排序 – 融合层标记血统 – 针对性性能优化
经验&教训
• • • • • 推荐系统：算法 -> 调优 -> 多算法 -> 架构 架构是水到渠成，不是杞人忧天。 避免拿来主义，探索自身特点。 不要怕混乱，混乱代表空间。 快速生长，逐步重构。