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大数推荐系统实时架构和离线架构

1、概述 推荐系统是大数据中最常见和最容易理解的应用之一,比如说淘宝的猜你喜欢和京东等网站的用户提供个性化的内容。 2、大数推荐系统架构 一般中型的网站(10W的PV以上),每天会产生1G以上Web日志文件。大型或超大型的网站,可能每小时就会产生10G的数据量。 具体来说,比如某电子商务网站,在线团购业务。 下面是推荐系统离线模式和实时模式的推荐架构。两种架构经常是相互辅助使用。 ? 可视化显示 根据业务数据库的推荐信息,前端显示推荐结果。 2.2 实时模式过程 热门事件,爆款。需要实时推荐。 这样的引擎基于与用户的实时交互能够定制推荐内容。数据分析算法运用不同的购买行为并整合上下文信息来关注不同的产品策略,这也提升了推荐的质量。

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大数实时推荐-不只是统计

腾讯大数据平台部和北京大学网络所崔斌教授研究组从2014年起开展大数实时推荐研究,双方合作的论文连续两年在国际顶级会议SIGMOD2015和2016发表:TencentRec: Real-time Stream 研究工作侧重解决实际应用中存在的问题,针对大数实时推荐在精准、实时、海量等方面的挑战,提出了分布式可扩展的实时增量更新推荐算法,使推荐效果得到了明显的提升。 大数实时计算平台 腾讯大数实时计算平台TRC[1]由实时数据接入TDBank、实时数据处理TDProcess、和分布式K-V存储TDEngine等部分组成,其中TDBank主要负责从业务侧接入实时数据 推荐算法实时化 基于Storm的实时计算能够针对海量流式数据进行有效的统计处理,然而流式计算在机器学习算法方面有着天然的劣势,而要完成大数实时推荐,只是实时统计显然是不够的,我们希望能实现推荐算法的实时化更新计算 大数实时推荐仍然有许多值得探索的地方,如实时矩阵分解、实时LR、实时深度学习等在线学习算法。 [1]“腾讯实时计算平台(TRC)系列之一:初识TRC” [2]G. Linden, B.

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    基于Flink商品实时推荐系统项目【大数据及算法】

    介绍: 基于Flink实现的商品实时推荐系统。flink统计商品热度,放入redis缓存,分析日志信息,将画像标签和实时记录放入Hbase。 ,为后面的基于Item的协同过滤做准备 实时的记录用户的评分到Hbase中,为后续离线处理做准备. 实现基于热度的推荐逻辑 通过Flink时间窗口机制,统计当前时间的实时热度,并将数据缓存在Redis中. 通过Flink的窗口机制计算实时热度,使用ListState保存一次热度榜 数据存储在redis中,按照时间戳存储list 日志导入 从Kafka接收的数据直接导入进Hbase事实表,保存完整的日志 后台数据大屏 ​ 在后台上显示推荐系统的实时数据,数据来自其他Flink计算模块的结果.目前包含热度榜和1小时日志接入量两个指标.

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    金融科技&大数据产品推荐:恒丰银行实时智能决策引擎

    恒丰银行实时智能决策引擎凭借和大数据相关技术和服务平台进行结合,例如流处理技术、具有推理能力的规则引擎、分布式微服务计算框架、分布式消息队列、具有海量数据查询和分析能力的内存数据库构建的决策引擎具有实时智能决策能力 实时营销应用场景 在云计算、大数据、人工智能的快速发展背景下,金融行业的营销方式发生了很大变化,根据特定消费者当前的个性需要,为其提供商品或服务,该商品或服务在被消费过程中自动收集顾客信息,分析、了解消费者的偏好和习惯 租户、业务系统、运营管理和决策引擎的整体数据交互如下图: 与其它人工智能平台/系统对接 和其它传统决策引擎一项重大区别在于,产品实现了在业务决策过程中可根据需要在规则流的某个环节去实时调用其它系统提供的服务接口 ,特别是在大数据、人工智能时代的反欺诈、实时营销业务场景下,业务决策过程需要有其它人工智能平台/系统提供决策支持;产品通过外部接口对象规则配置,可方便的实现调用需要的人工智能平台/系统提供的服务接口,例如实时调用语义分析 支持实时数据接入 采用大数实时流处理技术、Drools规则引擎、分布式内存数据库、高可靠的分布式技术架构实现,可支持复杂数据(行为、事件)的实时计算。

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    金融科技&大数据产品推荐:日志易—机器数据实时搜索分析引擎

    日志易是强大、灵活的日志大数据分析工具,既提供云端的SaaS服务,也提供本地部署,企业可以利用它对日志进行集中管理和准实时搜索、分析、可视化和监控告警等 官网 | www.datayuan.cn 微信公众号 ,既提供云端的SaaS服务,也提供本地部署,企业可以利用它对日志进行集中管理和准实时搜索、分析、可视化和监控告警等。 8、市场价值 日志易可帮助企业降低业务流程和应用系统的开发和运维成本,实现准实时处理海量日志,从而达到大数据时代的风险管控需求。可极大提高运维效率,防止内外部的安全威胁,满足企业安全审计等。 公司荣获2014中国大数据技术大会“全国大数据创新项目”第一名,入选2015大数据生态系统百强(BigData100),2015年度中国软件和信息服务大数据领域最佳产品奖。 荣获2017年中国大数据应用最佳实践案例、运营商大数据最佳应用实践等多项大数据奖项。

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    大数据技术之_24_电影推荐系统项目_06_项目体系架构设计 + 工具环境搭建 + 创建项目并初始化业务数据 + 离线推荐服务建设 + 实时推荐服务建设 + 基于内容的推荐服务建设

    ,包含了离线推荐实时推荐体系,综合利用了协同过滤算法以及基于内容的推荐方法来提供混合推荐实时推荐服务:项目采用 Spark Streaming 作为实时推荐系统,通过接收 Kafka 中缓存的数据,通过设计的推荐算法实现对实时推荐的数据处理,并将结果合并更新到 MongoDB 数据库。 第5章 实时推荐服务建设 5.1 实时推荐服务   实时计算与离线计算应用于推荐系统上最大的不同在于实时计算推荐结果应该反映最近一段时间用户近期的偏好,而离线计算推荐结果则是根据用户从第一次评分起的所有评分记录来计算用户总体的偏好 另外,在实时推荐中由于时间性能上要满足实时或者准实时的要求,所以算法的计算量不能太大,避免复杂、过多的计算造成用户体验的下降。鉴于此,推荐精度往往不会很高。 这部分可以与实时推荐系统直接对接,计算出与用户当前评分电影的相似电影,实现基于内容的实时推荐

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    腾讯数据平台部总监刘煜宏:这5大产品平台,展示了腾讯大数据的核心能力

    刘煜宏介绍,腾讯慧聚当前共包括五大平台:Dmaster(大数据一站式平台)、Tbase(海量事务处理平台)、TDbank(实时接入平台)、Hermes(实时多维分析平台)、TDinsight(机器学习基础平台 擅长高并发实时入库、实时查询以及海量交易事务处理,针对业务数据散列存储后出现的分布不均匀问题,Tbase能够有效解决业务数据倾斜问题,保证不同数据规模的业务交易处理具有一致的响应性能。 ? 海量数据实现秒级接入和分拣,以确保数据采集交换实时高效。这一成绩,源于8年间每天峰值数据接入,日接入量超过十万亿的严苛考验。 ? 实时多维分析平台Hermes,是腾讯针对交互式海量数据分析需求自主研发的数据多维分析平台,是腾讯处理千亿级海量数据用户画像和多维分析的核心技术与经验的积累。 该平台集成分类、聚类、搜索、排序、推荐、图形识别、自然语义处理等机器学习和深度学习领域的主流算法。更重要的是,除了既有算法,TDinsight还允许用户集成自有的算法。

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    突破与升维,技术赋能下的新时代企业营销攻略

    客户体验即客户与产品和服务交互过程中形成的感受,交互是形成客户体验的核心。如今客户需求日新月异,对服务和产品的个性化需求越来越高,如何有效优化交互过程,是企业追求人本营销的重要举措。 ? 在2018年,汽车产业面临着巨大的挑战,甚至已经迎来“负增长”,中国汽车流通协会调查显示,2018年汽车销量为2330万辆左右,同比下降6.3%。 同时,对该品牌所有品类的客户进行整合分析,通过协同过滤算法搭建个性化推荐引擎,按照产品的关联,进行精准的匹配,驱动客户交叉购买,如成衣和配饰的搭配度、产品价格接近度、客户之间的相似度,最终保证客户无论是进店还是线上购买 ,都能获得最佳的推荐。 《报告》中对技术应用下的营销未来进行了一系列的趋势展望:如大数据朝向带有温度的类人格化大数据衍化、线下营销实现智慧生活场景的体验。 ?

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    大数据没用?5个通过大数据分析提升客户体验的方式

    在互联时代,拥有一个大数据战略来收集、存储、组织和分析广泛客户数据的踪迹,对于及时开展个性化客户交互至关重要。 在大数据的初期,从电子邮件和网站点击收集到的见解帮助企业重塑了营销计划,启动了新的活动,并带来了更加个性化的体验。但所有这些优势通常采用产品推荐的形式完成。 采用数据导向的战略,更有效地与客户进行交互。 数据导向并非简单地了解客户采购历史记录。它要求深入挖掘有关行为、兴趣和偏好的广泛输入。从中找到的关键点将能够推动客户最终完成购买。 自由探索新能力和技术…..坚持不断创新 Forrester调查,到2018年数码产品将占据或影响客户支出的60%。移动领域的增长继续推动创新,零售商正在开发全新、令人兴奋的功 能。 通过了解客户是否处于店内或其在店内的实际位置,提供实时、个性化的产品、推荐、消息、奖励和本地促销,现在已成为可能。零售商正在测试移动支付,并 将忠诚度与移动体验关联在一起。

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    大数据可视化、实时性分析的工具——Datawatch

    作为一款大数据可视化、实时性分析的工具,相对于一般的数据可视化技术,Datawatch的优势在于他从一开始就专注于大数据方向,真正做到了实时大数据可视化并加以 分析。 Datawatch中国总代理公司为深圳市国泰安信息技术有限公司,36大数据(36dsj.com)了解得到,Datawatch产品汉化已接近尾声,即将在腾讯、深圳证券交易所企业使用。 无论是在 web 浏觅器、平板电脑还是使用着 HTML 5 最新技术的智能手机上,都可以通过一个丰富的交互式环境,将结极化数据、非结极化戒半结极化数据源 PDF 文件和 EDI数据流和实时来源(如 CEP (1)对您的大数据进行交互式的数据发现。 作为 Datawatch 可规化数据发现解决方案中一个不可分割的部分, 无论任何类型, 大小或交互速度的数据都可以通过 Datawatch Desktop 进行交互式的探索。

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    kafka的优点包括_如何利用优势

    ,最后推荐给用户。 3、Python与数据库交互 实际的生产任务中,数据几乎全部存在与数据库中,因此,与数据库的交互成为一件难以避免的事情。 想要在Python代码中和mysql数据库进行交互,需要借助一个第三方的模块“pymysql” 第二阶段:大数据核心基础 1、Linux Linux 作为操作系统,本身是为了管理内存,调度进程,处理网络协议栈等等 Linux基金会的研究,86%的企业已经使用Linux操作系统进行大数据平台的构建。Linux占据优势。 4.Spark离线数仓工业项目实战 全网首次披露大数据Spark离线数仓工业项目实战,Hive+Spark构建企业级大数据平台 通过大数据技术架构,解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题

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    从广告监测到知识图谱,明略千亿大数据处理能力是如何炼成的?

    秒针系统产研中心负责人刘沛介绍,2008 年 Hadoop 还没有成熟,他们从零研发了自己的大数据平台,“思路跟 Hadoop MapReduce 类似,一天也能处理几十亿数据”。 而关系的质量和数量决定了整个知识图谱组织形式的质量,”关系没有处理好,整个知识图谱的可用性就会降低,它的推荐、推理、交叉分析就用不起来。关系的处理也要用到很多的 AI 技术“。 在这之上是基于知识图谱的可视化交互分析系统。 知识图谱的技术架构仍以 Hadoop 为核心,数据接入上,最早用 Flume(现已切换到 Kafka)。 4回看大数据 15 年发展 2019 年,大数据进入后 Hadoop 时代,各种实时架构和组件大规模发展,大数据技术也与云原生、人工智能深度融合。 以银行为例,一个人申请贷款,是否放贷,银行要做大数据风控,进行实时分析。因此,这个阶段要求大数据的实时性更高,更轻量级的组件和更先进的技术。 任鑫琦说:“现在,大数据已经发展到一个精细化阶段。”

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    腾讯云副总裁刘煜宏:大数据平台算力弹性资源池达500万核,国内最强

    2020年9月11日,在2020腾讯全球数字生态大会上,腾讯云副总裁刘煜宏透露,腾讯云大数据平台的算力弹性资源池达500万核,每日分析任务数达1500万,每日实时计算次数超过40万亿,能支持超过一万亿维度的数据训练 目前,腾讯云大数据技术的算力弹性资源池达500万核,算力国内最强,每日分析任务数达1500万,每日实时计算次数超过40万亿,能支持超过一万亿维度的数据训练。 刘煜宏介绍,私有云方面,腾讯云以 TBDS 为主,在公有云方面,以 EMR 和这次重磅推出的全链路的数据开发平台 WeData 为主,这两大产品体系一起构成了腾讯云完整的大数据产品生态。 刘煜宏透露,腾讯目前正在研发联合计算平台,实现在保护数据隐私的同时,提供联合数据分析、联合数据建模等能力,实现数据的互融互通,释放数据价值。 对于下一代大数据平台,腾讯云也将聚焦统一平台的研究,包括大数据和人工智能的统一,以及数据处理和数据挖掘统一,提供一站式数据处理交互体验。

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    腾讯云副总裁刘煜宏:大数据平台算力弹性资源池达500万核,国内最强

    9月11日,在2020腾讯全球数字生态大会上,腾讯云副总裁刘煜宏透露,腾讯云大数据平台的算力弹性资源池达500万核,每日分析任务数达1500万,每日实时计算次数超过40万亿,能支持超过一万亿维度的数据训练 腾讯云不仅已经成为国内算力最强的云厂商,同时也是日实时计算量最大的公司。 ? 腾讯云副总裁 刘煜宏 「 算力资源池达500万核,日实时计算量超40万亿」 ? 刘煜宏介绍,私有云方面,腾讯云以 TBDS 为主,在公有云方面,以 EMR 和这次重磅推出的全链路的数据开发平台 WeData 为主,这两大产品体系一起构成了腾讯云完整的大数据产品生态。 刘煜宏透露,腾讯目前正在研发联合计算平台,实现在保护数据隐私的同时,提供联合数据分析、联合数据建模等能力,实现数据的互融互通,释放数据价值。 对于下一代大数据平台,腾讯云也将聚焦统一平台的研究,包括大数据和人工智能的统一,以及数据处理和数据挖掘统一,提供一站式数据处理交互体验。

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    结合Flink,国内自研,大规模实时动态认知图谱平台——AbutionGraph |博文精选

    AbutionGraph 具有以下主要特征: 为分析而设计——AbutionGraph 是为准实时的OLAP工作流的探索性分析而构建,它支持各种过滤、聚合和查询等类; 快速的交互式查询——AbutionGraph 图形数据存储 我们暂且将企业应用程序中产生的每一条数据成为一个发生的事件,譬如张三与李四之间的一次通话计为一个事件,推荐系统使用到的数据本身也天然是事件关系图,比如在人和人之间做用户推荐,或者在人与物之间做物品推荐等等 AbutionGraph通过使用NoSQL的架构优势,您还可以直接像使用Hbase(实时读写的大数据OLTP引擎)那样直接将其作为一个Key-Value大数据库使用,且支持所有的Hbase功能,该特性把 AbutionGraph定位为一个实时交互图数据库平台。 AbutionGraph+Flink:物联网时代的应用利器 1)数据时代的知识图谱 大数据时代的到来,催生了以知识图谱为代表的大规模知识表示,同时也为其发展奠定了必要的基础。

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    5G时代的品牌营销转型:智能化、多元化、一体化​

    那么,要如何实时获取、分析、运营及处理这些数据呢? 在AI技术助力下,通过全面收集、分析和激活数据,为解决用户ID打通问题提供了充沛的想象空间。 ,开展个性化推荐和营销,精准触达目标用户。 比如,当一个人在浏览购物网站过程当中,这个平台就可以根据用户的过往消费记录以及实时反馈,为用户自动化推荐一系列合适的商品。 内容互动、直播营销、活动营销、积分营销、流量营销以及基于大数据的个性化内容营销方式,百花齐放。企业及品牌商家以丰富多元的营销体系以及精准个性的用户互动体验,成功进入用户心智,并实现深度的连接与交互。 另外,第三方机构预计,今年中国在线直播的用户规模将达5.24亿人,市场规模将突破9000亿元。

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    【案例】融360:智能金融系统建设最佳实践案例

    智能推荐 基于CTR预估模型和审批、放款、逾期预测模型,对推荐给用户的产品进行筛选和排序,根据实时反馈,动态的调整推荐列表,使用户第一眼就能看到最适合自己的产品。 “融八牛”智能金融平台 2017年8月,融360推出全球首个金融AI平台“融八牛”,以大数据为核心驱动力,并用机器学习、人脸识别、语音交互等黑科技,武装到牙齿,力求为C端用户提供优质的金融服务体验,打造全球领先的第三方金融公开平台 作为大数据和深度学习技术在金融领域的创新性应用,“融八牛”有三大基础功能,刷脸贷款、金融智选、金融防骗服务。三项功能基于融360的大数据库系统和智能化推荐算法。 ? 1) 刷脸即可获贷款。 借助大数据算法,对个人需求进行智能分析和匹配,并推荐相应的信用卡等金融产品。 “融八牛”还通过“大脑”中实时联网更新的金融诈骗案例和知识库,通过语音交互的方式与用户实时互动,精准识别各类诈骗手段,并进行金融知识教育和智能风险预警。

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    当AR遇上大数据,亮风台与达观数据达成深度战略合作

    AR(Augmented Reality),增强现实,是计算设备通过对真实世界的实时感知与计算,把文字、图片、视频、3D内容等信息融汇其中的技术。 这也是亮风台正在努力的方向,提供最自然人机交互,挖掘最深度的数据价值。” 达观是业内知名大数据团队,在智能推荐和数据挖掘领域深耕多年,掌握机器学习、自然语言处理等人工智能相关技术,多次获得国际顶级数据挖掘比赛冠军。 ? 另一方面,除了在正确的时间和地点获取正确的信息外,还应该对实时产生的人机互动数据进行挖掘和学习,进而为用户呈现更有价值的内容,这也是AR自然人机交互的表现形式之一。 ? 因为用户一进入店铺,TA的信息就被即时调取,在逛店的过程中,用户的挑选偏好被实时记录、分析,结合以往的购买数据,精准的智能推荐结果诞生了,再配合AR试衣,整个体验一气呵成。

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    【微报告】校园行(上)之社交大数据概念理解及应用案例

    一、大数据 1、大数据时代 随着智能手机的普及,网民参与互联网产品和使用各种手机应用的程度越来越深,用户的行为、 位置、 甚至身体生理等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据,数据量呈现爆炸式增长。 IDC研究机构预测:到2020 年,整个世界的数据总量将会增长44 倍,达到35.2ZB(1ZB=10 亿TB)! 2、大数据的构成 ? 大数据 =海量数据(交易数据、交互数据)+针对海量数据处理的解决方案 海量交易数据: 企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据和联机分析数据,是结构化的、通过关系数据库进行管理和访问的静态、历史数据。 海量交互数据: 源于Facebook、Twitter、微博、及其他来源的社交媒体数据构成。 (3)速度(Velocity) 实时获取需要的信息:比如,在客户每次浏览页面,每次下订单过程中都会对用户进行实时推荐,决策已经变得实时

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    • 大数据可视交互系统

      大数据可视交互系统

      腾讯云大数据实时可视交互系统 [RayData],基于数据实时渲染技术,利用各种技术从大规模数据通过本系统,实现云数据实时图形可视化、场景化以及实时交互,让使用者更加方便地进行数据的个性化管理与使用。

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