系统架构设计
2019-02-15 18:12:24 129 举报推荐系统架构
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大纲/内容
推荐融合层
推荐结果信息填充
实时数据
Hive
实时过滤(历史/下线/黑名单)
排序推荐
排序预测
MapReduceSparkJava
Oracle
数据处理
数据采集
关联推荐
FTP/Flume/Sqoop
应答处理
搜索推荐
推荐召回层
Kafka
转化率评估
热门/分类热门
推荐请求
历史过滤/补白
标准化
数据库
实时训练
PythonHiveSpark
数据处理和基础分析
客户端后台
特征工程
内容画像
AB测试
深度学习推荐
调制融合
矩阵分解
FNN//Wide&Deep/DeepFM
异常剔除
数据清洗
基于内容推荐
推荐排序层
加权融合
排序模型训练（Python/Spark/MR/Java）
分级融合
AB测试规则管理
推荐管理功能（Java web）
基础分析
推荐服务(Http Server)
实时召回
图片/音频/视频标签识别
推荐任务上下线
PythonMapReduceSparkjava
推荐相关报表查询（推荐效果、时延）
用户画像
实时推荐排序预测（Storm/Java）
推荐请求处理(Post/Get)
协同过滤
实时融合
离线效果评估
历史数据
用户实时行为/内容更新
推荐引擎
推荐任务调度管理
推荐效果分析
实时补足/冷启动
LR/GBDT/FTRL
点击率评估
Hbase
特征处理/FM/FFM
特征实时计算
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