En primer lugar, el sistema de recomendación introdujo
Micro sistema de recomendación es un proyecto enorme, algoritmos y sistemas empresariales integrados, los cuales están divididos en tres subsistemas principales:
1) la línea subsistema recomienda;
2) en línea subsistema de recomendación;
3) evaluación efecto subsistema;
Más adelante nos centraremos en el diseño e implementación de los tres subsistemas anteriores.
En segundo lugar, el subsistema de recomendación línea
subsistema recomendada y la línea se divide en minería fuera de línea módulo , herramientas de gestión de datos en dos partes.
Minería módulo de conexión
Minería módulo de conexión, todo tipo de algoritmo central implementan la minería de la línea , que lee varias fuentes de datos, utilizando varios algoritmos de minería de datos realizaciones fuera de línea, la salida inicial de los resultados de la minería, y los resultados se guardan para la minería un formato . Por lo general, la aplicación de estas estrategias son parte de la carrera de trabajo de minería plataforma Hadoop, las estrategias de implementación paralelas, y los resultados de minería guarda en Hadoop.
Herramientas de Gestión de Datos
herramientas de gestión de datos, es decir DataMgrTools, es una herramienta (o servicio), es posible aceptar algunos comandos de administración, leer determinado formato de datos de la línea, o en la memoria ReDiS estos datos en tiempo real o periódicamente la línea de golpe , el servicio en línea para la lectura.
herramientas de gestión de datos no están relacionados con una herramienta de trabajo común, que necesita para apoyar el formato de carga específica múltiple de los datos, ya que el módulo de extracción de datos da salida a la línea puede ser almacenada en archivos en HDFS, base de datos, o incluso una determinada datos binarios.
se alcanza el punto de la herramienta: buena definición de la línea del formato de datos, el formato de datos de la línea, y la conversión de los datos de qué migran aguas abajo a través de la API.
En tercer lugar, el subsistema de recomendación en línea
subsistema recomendada se divide en línea de servicios de visualización, servicio de streaming, recomendar estrategia central del módulo de servicio varias piezas y así sucesivamente.
Servicio pantalla
servicio Display, o un servicio de acceso, que es parte del sistema general de recomendación línea de entrada, es decir, la capa de acceso a través de todo el sistema recomendada, que proporciona una interfaz para el lado aguas arriba de la llamada de tráfico de aguas arriba.
Indicación de servicio es un servicio sin estado (respectivos servicios de línea subsistema de servicio son sin estado), que se puede extender a cualquier nivel, para lograr los puntos de servicio son: la definición de un formato buena interfaz común.
Servicio de derivación
Servicios de desviación, es el sistema de recomendación de una manera muy singular es también un servicio muy importante, es el papel de aguas arriba sobre la solicitud, de acuerdo con diferentes estrategias en diferentes proporciones, desviados a una plataforma experimental algoritmo de recomendación diferente (es decir, kernel recomendados aguas abajo) para ir.
Cómo solicitar un servicio de desvío sobre el juez asignado a la plataforma experimental algoritmo de recomendación aguas arriba? La respuesta es a través de las políticas y configuraciones. La arquitectura puede verse a partir de la figura, casi todos los servicios tienen que leer los datos (datos) y la configuración (CONF), estos datos pueden estar cambiando dinámicamente datos en línea (por ejemplo: datos leídos de la redis), pueden también ser es relativamente datos estáticos (por ejemplo: una lista de ciudades), conf mejor comprensión de que algunos de configuración (por ejemplo: 80% de todas las solicitudes debe ir una plataforma experimental algoritmo de flujo). A través de estas políticas y de configuración, traídos con los parámetros de la petición, calcular el servicio de distribución de flujo de la derivación a la plataforma experimental.
Implementar el servicio de puntos son: la aproximación de reglas o relaciones de apoyo y de desviación universales se puede configurar con aplicaciones posteriores define la plataforma de interfaz común para lograr una buena demanda de tráfico para jugar una plataforma experimental diferente.
kernel recomendados
núcleo recomendada, es todo tipo de aplicación núcleo algoritmo de recomendación en línea , es sólo una plataforma experimental contenedores comunes, cada uno de los servicios internos recomendados pueden ejecutar un tipo diferente de algoritmos de recomendación.
Aunque el servicio recomendado corrió un algoritmo de recomendación diferente, pero cada uno de los pasos de implementación algoritmo son los mismos, tenemos que ir a través de:
(1) El tratamiento previo;
(2) Pre-análisis;
(3) filtro de de-énfasis;
(4) de clasificación;
(5) explicación recomendada;
Cinco pasos, cada paso puede haber una variedad de diferentes algoritmos, diferentes modelos, cada paso un algoritmo se combinan para completar un proceso completo, constituyen una "plataforma experimental algoritmo de recomendación."
Para cada uno de dichos pasos diferentes en los diferentes modelos pueden necesitar de acceso diferente módulo de servicio externo, por ejemplo:
Recomendado explicará paso, puede haber dos modelos, el primer modelo puede necesitar el acceso en la etapa de interpretación recomendada "explicó servicio -module1-", el segundo modelo puede necesitar el acceso en la etapa de interpretación recomendada "explicó servicio -module2-", estos diferentes modelo de acceso a las diferentes necesidades de negocio, en la necesidad nivel de arquitectura de apoyo.
Aspectos destacados del servicio se logra: para ejecutar una variedad de estrategias en el marco de un servicio de referencia para soportar múltiples algoritmo paralelo ingeniero de desarrollo de pruebas múltiples algoritmo / recomendación dentro de un marco, con la implementación del servicio de división algoritmo de recomendación plataforma experimental.
Servicio de Política
Servicio de Política, también conocido como módulo de servicio de la política, que implementa una recomendación una recomendación módulo del kernel aguas abajo. Al recomendar el kernel para realizar diversas medidas recomendadas, cada paso puede tener diferentes algoritmos / estrategias, estos algoritmos / estrategias y tácticas puede tener que llamar a un número y se unen más estrechamente el módulo de servicio, que no son de servicio universal, sino relativa propietaria servicio.
Por ejemplo: módulo de servicio de pedidos, necesidad de disponer de un servicio conveniente, eficiente y escalable ordenó.
Implementar el servicio de puntos son: lograr un marco de servicios comunes, por lo que el algoritmo puede generar rápidamente módulo de servicio, y sus necesidades implementado en el módulo, y el módulo pueden ser llamados servicios de calidad en la plataforma experimental algoritmo.
En cuarto lugar, el subsistema de evaluación de los efectos
Evaluación del impacto subdividido en recomendación de llamar a los servicios de terminal , informó a finales del navegador , el análisis de los extremos de efecto .
Servicio de colgar recomendada
llamada al sistema recomendada interfaz de 58 líneas de la ciudad de negocios, tales como línea de negocio de reclutamiento.
Ha informado el final del navegador
js navegador, al llamar a los servicios de contratación, para mostrar el sistema recomendado recomendado que la página de resultados, y ser capaz de saber qué resultados recomendación se ha hecho clic en, y éstos serán presentados con la información que se facilitará hecho clic.
Análisis en tiempo real de los resultados finales
se mostrará el navegador js resultado recomendación, con el clic de resultados recomendados informes, hay una plataforma en tiempo real los efectos observados, la primera vez que el efecto sobre la línea después de la estrategia algoritmo de recomendación / recomendados.
En quinto lugar, el diagrama general de la arquitectura
Integrado las secciones anteriores, la arquitectura general del sistema 58 de la figura de la ciudad se recomienda más arriba.
sistema de recomendación es una ingeniería, algoritmos y sistemas empresariales integrados, sistema de recomendación en línea, de 58 de la ciudad entró oficialmente en la era de los datos inteligentes recomienda.
Sobre -58 ciudad Recomendado negocios
58 de la ciudad es un usuario y el comerciante dependiera de la plataforma, información recomendada es fundamental para la ciudad 58. A 58 de la ciudad línea de negocio de contratación, por ejemplo: captación de clientes, se recomienda a quienes empleos más bien relacionados, puede mejorar la experiencia del usuario, sino que también aumentó el 58 de la ciudad de la energía fotovoltaica, al final de la empresa de reclutamiento, para las empresas más recomendadas curriculum vitae mejor correlación, las empresas pueden mejorar la experiencia humana, las descargas se reanudan, lo que aumenta los ingresos de los 58 de la ciudad.
negocio recomendada es tan importante, a nivel técnico, la forma de diseñar la arquitectura del sistema de recomendación, el contenido de este artículo se centra en.
