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天性化引荐是按照用户的爱好特性来向用户引荐感爱好的货色,跟着货色的品种和个数赶快的延长,用户须要耗费洪量的功夫从数据大海中找到本人想要的消息,这种欣赏无干货色消息会使耗费者连接流逝,为领会决用户的流逝题目,要尽管普及新用户,新商品上架时的引荐精确度,在用户范围和货色范围到达一个顶峰时,要保护引荐的精确度。 为领会决之上的题目,本引荐体例沿用二级散布式框架结构,运用Hadoop的散布式计划道理,在新用户备案时沿用鉴于用户的特性值计划算法,将暂时用户尽量分别到具备沟通特性的某一类人部队中,按照这一类人的特性给暂时用户供给相映的引荐列表;在新片子上架时沿用鉴于片子的特性值计划算法,将暂时片子尽量分别到具备沟通特性的某一类片子部队中去,按照这一类片子的特性将该片子引荐给符合的人;在用户和片子范围都到达一个顶峰时,须要对用户的动作举行分隔,开始:归结,聚类用户特性,分别为几何用户集体,其次,举行集体性动作猜测,再次,结适用户特性和实质爱好,举行实质引荐,结果,设置片子的实质属性,与一定用户配合,如许就不妨保护引荐的精确度。其余,因为Hadoop中的hdfs以含糊量为优先,以是符合离线的处置消息,只罕见据量到了确定水平时才会举行map/reduce处置,从实质上没辙保护作废性,好在hbase对及时性做了大幅优化,所以不妨供给准及时的交易监察和控制效劳。 正文经过鉴于用户和鉴于片子的特性值计划算法,加上Hadoop的散布式计划,hdfs的高含糊量,以及hbase的及时工效,普及了引荐的精确度,到达了及时的天性化引荐的手段。
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