推荐系统的架构
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。
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。
构建实时推荐系统架构的最佳实践
构建实时推荐系统架构的最佳实践随着互联网的快速发展和人们对个性化推荐的需求增加，实时推荐系统架构成为了许多企业关注的焦点。
本文将介绍构建实时推荐系统架构的最佳实践，并探讨其中的关键要素和技术。
一、背景介绍实时推荐系统是一种根据用户的历史行为和实时数据，快速准确地推荐个性化内容的系统。
它主要依靠实时数据处理和机器学习算法，能够根据用户动态的兴趣和行为变化，实时推荐最相关的内容，提高用户体验和平台的粘性。
二、实时数据处理实时推荐系统的核心在于对实时数据的处理能力，要保证数据处理的实时性和准确性。
1. 数据收集与存储实时推荐系统需要收集用户的行为数据和实时流数据，以便进行个性化推荐。
常用的数据源包括网站日志、应用内部事件、社交媒体数据等。
为了快速处理这些大规模实时数据，可使用高吞吐量的数据收集工具和分布式存储系统，如Kafka和Hadoop等。
2. 数据预处理与特征提取收集到的原始数据通常需要进行预处理和特征提取，以便进行后续的模型训练和推荐计算。
预处理包括数据清洗、数据平滑和异常检测等。
特征提取则是从原始数据中选取有用的特征，如用户的历史行为、用户属性等。
3. 实时流处理实时推荐系统需要能够实时处理数据流，并进行实时计算和推荐。
常用的实时流处理框架包括Apache Storm和Apache Flink等。
这些框架可以提供低延迟、高可靠性的实时计算和推荐服务。
三、机器学习算法机器学习算法是实现个性化推荐的关键技术，能够根据用户的行为，自动学习用户的兴趣模型，并实时进行推荐。
1. 用户兴趣建模实时推荐系统需要建立用户的兴趣模型，以便准确地预测用户的偏好和需求。
常用的方法包括协同过滤、矩阵分解和深度学习等。
这些算法能够根据用户的行为和特征，学习到用户的兴趣模型，并实时更新。
2. 实时推荐算法实时推荐系统需要根据用户的实时行为和实时数据，进行实时推荐。
常用的方法包括实时协同过滤、基于内容的推荐和基于模型的推荐等。
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）。
推荐系统Easyrec框架与代码结构
整体框架EasyRec是一个易集成、易扩展、功能强大且具有可视化管理的推荐系统。
EasyRec可以同时给多个不同的网站提供推荐服务，通过商户(tenan)来区分不同的网站。
架设EasyRec服务器，为网站申请商户Id(tenant)，通过商户Id就可以很方便地将推荐服务集成到网站中。
通过各种不同的数据收集动作（view,buy.rating）API收集到网站的用户行为(Action)，EasyRec 推荐引擎的离线分析组件通过分析计算，就可以产生推荐信息，网站就可以通过个性化推荐(Recommendations)和公共排名(Community Rankings)来进行推荐业务的实现。
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。
代码结构Easyrec代码框架很清晰，目前项目由八个部分组成。
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。
This module holds item association generators that are delivered with the webapp and preinstalled as generators. Currently the 'AssocRuleMiner' is the only preinstalled generator, which also serves as offline generator.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。
智慧图书馆智能书架推荐系统建设方案
智慧图书馆智能书架推荐系统建设方案第一章概述 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (2)1.3 项目意义 (3)第二章智慧图书馆智能书架推荐系统设计理念 (3)2.1 设计原则 (3)2.2 设计思路 (3)2.3 技术路线 (4)第三章系统需求分析 (4)3.1 功能需求 (4)3.1.1 书架信息管理 (4)3.1.2 书籍信息管理 (4)3.1.3 读者信息管理 (5)3.1.4 借阅信息管理 (5)3.1.5 推荐算法 (5)3.1.6 数据分析 (5)3.2 非功能需求 (5)3.2.1 系统稳定性 (5)3.2.2 数据安全性 (5)3.2.3 系统可扩展性 (5)3.2.4 界面友好性 (5)3.2.5 系统兼容性 (5)3.3 用户需求 (5)3.3.1 读者 (5)3.3.2 图书管理员 (5)3.3.3 系统管理员 (6)第四章系统架构设计 (6)4.1 系统总体架构 (6)4.2 关键模块设计 (6)4.3 数据库设计 (7)第五章智能书架硬件设计 (8)5.1 书架结构设计 (8)5.2 传感器选型与布局 (8)5.3 通信模块设计 (8)第六章推荐算法研究与实现 (9)6.1 推荐算法概述 (9)6.2 常见推荐算法分析 (9)6.2.1 内容推荐算法 (9)6.2.3 深度学习推荐算法 (9)6.3 自定义推荐算法设计 (9)6.3.1 数据预处理 (10)6.3.2 用户兴趣模型构建 (10)6.3.3 图书相似度计算 (10)6.3.4 推荐策略设计 (10)6.3.5 算法优化与评估 (10)第七章系统开发与实现 (10)7.1 开发环境与工具 (10)7.2 系统开发流程 (11)7.3 系统测试与优化 (11)第八章系统安全与隐私保护 (12)8.1 安全防护措施 (12)8.2 数据加密与解密 (12)8.3 用户隐私保护策略 (13)第九章系统运维与管理 (13)9.1 系统运维策略 (13)9.2 系统监控与报警 (14)9.3 系统维护与升级 (14)第十章项目实施与评估 (14)10.1 项目实施计划 (14)10.1.1 实施阶段划分 (14)10.1.2 实施步骤 (15)10.2 项目验收与评估 (15)10.2.1 验收标准 (15)10.2.2 验收流程 (15)10.3 项目后期维护与改进 (15)10.3.1 维护策略 (16)10.3.2 改进方向 (16)第一章概述1.1 项目背景信息技术的飞速发展，图书馆作为知识的宝库，其服务模式也在不断更新与变革。
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。
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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/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。