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。 ?...推荐引擎 将推荐结果导入到业务数据库，web推荐引擎根据数据库进行推荐。 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。...数据汇聚 原始日志通过flume汇聚到kafka集群。一部分数据发送给storm实时处理，另一部分发送给hdfs做离线处理。...实时处理 通过storm和sparkStreaming读取kafka的消息进行数据实时处理，统计当前的最新动态到推荐原料。 推荐引擎 将推荐结果导入到业务数据库，web推荐引擎根据数据库进行推荐。...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。
实时个性化推荐实时分析用户产生的数据，可以更准确地为用户进行推荐，同时根据实时的推荐结果进行反馈，更好地改进推荐模型。...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，而要完成大数据实时推荐，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...局部集成：为了有效维护计算数据，我们使用了TDE作为数据外部存储，而在计算过程中与TDE的交互成为了计算开销不可忽视的一部分。...为了减少与TDE的交互，降低资源使用，我们使用了局部集成策略，根据不同的计算特点，将数据先在worker内部做集成，然后再将局部集成结果合并到TDE。...实践证明，这一策略有效降低了与TDE的交互，减少了资源使用。
一、数据准备 1、首先，我们需要用户的所有数据，使用MapReduce进行数据处理，生成业务宽表导入hbase与Redis，用于后续实时处理直接从Redis中获取相应数据，减少读写磁盘IO的消耗。...二、消息的接入 1、传入的数据是经过二进制处理的，所以使用jetty轻量级服务对传入的报文进行接入解析，同时部署多个服务，使用nginx进行负载均衡。 ...三、storm处理 1、使用集成的kafkaspout进行消息的接入代替storm的spout，降低工程复杂度，可直接编写bolt进行业务逻辑处理，随后进行数据的一次性过滤bolt，验证消息的正确性并并封装入对象中...2、通过消息中的相应主键，从Redis中加载该用户的全量数据，以便后续业务处理（存入hbase是以防redis出现问题进而再查询hbase，同时hbase中的rowkey做了散列，数据均匀分布在每个region
实时推荐模块 基于模型的实时推荐模块 推荐优先级计算 基于内容的推荐 混合推荐-分区混合
那么就必须是 js里面写事件，然后把前台的数据，传到Controller里面，然后利用Controller来处理业务。 JS向后台提交数据方法 1.js向后台提供数据。...无非两种方法，一种Get传值，一种POST传值 （1）GET传值，传递的数据需要一个个的去写，而且传递的值都写在url上了。除非进行加密，否则这种传值方式安全性很难保证。...简单的来说就是，把前台的一堆数据都提交给后台，后台挑着用。
达观数据的推荐系统也大量使用了这种技术，并做了诸多性能和效果优化。 CF模型视图捕捉用户和物品之间的交互作用，正式这些交互作用产生了不同的评分值。...2、近实时响应用户行为反馈 高质量推荐系统的一大特点是能在高并发的情况下，快速响应用户行为反馈。用户的信息诉求受很多因素影响，如时间、场景、心情等。用户心情有低落有兴奋、在地铁上还是在办公室。...达观数据推荐系统采用三层结构，根据用户点击反馈实时挖掘用户兴趣，最快最准的满足用户信息诉求。 ?...数据量急剧增加，每天采集到的物品数据、用户数据以及海量的行为数据，对计算资源都是极大的挑战，而且数据变化很快。hadoop集群的运算能力也是有限的，分布式计算的时效性也跟不上用户实时的信息诉求。...1）在带有用户行为反馈的场景下，通过采集用户“点赞”或者“不感兴趣”的反馈，总体衡量推荐结果的效果。 2）在很多场景中，并没有和用户交互的操作。
本文属于新闻推荐实战—前后端基础及交互—前后端交互部分。...在前两节，我们分别简单的介绍了与本项目相关的前后的基础知识，目的是为了让大家更加细致的了解整个系统的前后端交互细节，以及更全面的了解一个推荐系统所需的组成部分。...本文将从前后端的交互逻辑出发，更加全面的为大家讲解系统的每个细节，了解一个简单的推荐系统内的内部组成。 项目样式展现 下面主要展现的是项目的整体部分，主要分为推荐页，热门页以及新闻详情页。...其中该项目后端的主要逻辑在在server.py中，其中主要包含用户注册和登录，推荐列表，热门列表，获取新闻详情页以及用户的行为等功能。接下来将主要按照这几部分详细地介绍一下前后端如何进行交互。...该部分的主要逻辑是前端通过请求 "/recsys/rec_list" 接口，后端通过前端传递过来的用户姓名，从数据库中获取用户id，再根据用户id去推荐服务(recsys_server)中获取到推荐列表
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。...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...数据按时间窗口统计数据大屏需要的数据,返回前段展示 数据存储在Hbase的con表 b. web模块 前台用户界面 该页面返回给用户推荐的产品list 后台监控页面 该页面返回给管理员指标监控...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.
OpenAI再放大招：ChatGPT实现实时交互式数据分析 大家好，我是猫头虎。最近，OpenAI又双叒叕推出了一项震撼业界的新功能——实时交互式数据分析。...实时交互，重新定义数据分析 没错，OpenAI的ChatGPT现在不仅仅是一个聊天机器人，它还能帮你进行数据分析！你可以直接在ChatGPT中打开数据文件，进行实时分析。...上传后，ChatGPT会创建一个交互式表格，点击扩展按钮可以直接打开新的交互页面。...新功能核心亮点 总结来看，这次新功能的核心有三点： 直接从Google Drive和Microsoft OneDrive上传文件 与表格和图表进行实时交互 自定义和下载图表，以便在演示文稿和文档中使用...无论如何，这次实时交互式数据分析功能的推出，必将进一步提升我们的工作效率，让数据分析变得更加智能和高效。期待未来更多令人惊喜的功能上线！ 以上就是我今天的分享。
speakers 摘要 交互式和实时通信(RTC)应用在互联网流量中所占的份额越来越大。当它们在日益复杂和有噪声的网络上运行时，其性能会受到影响，因为它们需要高吞吐量和低端到端延迟。...RAPID使用智能混合FEC/ARQ方案设计提供了一个可靠的和自适应的协议，以消除由丢失的数据包重新传输造成的延迟。...最近，他在OC/Lync中开发了前向纠错代码，这是一种新的基于UDP的传输协议，在Windows 8中用于远程桌面，在Lync中用于新的带宽管理解决方案，并帮助优化了Windows 8服务器中的重复数据删除代码
️1.WebSocket介绍 1.1传统服务器 在传统服务器开发中，一问一答模式是一种常见且基础的交互方式，主要基于 HTTP 协议进行通信。...这种模式下，客户端和服务器之间的交互流程较为清晰，每次交互都包含一个明确的请求和对应的响应。 客户端发起请求时，会将包含特定信息的请求报文发送给服务器。...缺点： 然而，在实时性要求较高的场景下，如在线聊天、实时数据监控、股票行情展示等，一问一答模式就显得力不从心。...因为它无法及时地将服务器端的数据变化推送给客户端 例如： 在网上联机实现棋类对战的时候，需要实时更新棋盘情况，如下所示： 此时就需要服务器主动发送信息给客户端，这个过程叫“消息推送”，那么此时http...； 2.3运行日志 当我们运行后，前后端运行日志如下所示： 前端 后端 这里在服务器收到uu们好后，就直接无处理直接发送信息给客户端，所以我们根据这里的情况，在服务器收到客户端1消息后，直接消息推送，实时更新数据发送给客户端
其中一些内容是十分显然的，如观众对实时性要求很高的内容，但是更多的是去融合那些包含虚拟观众以及线上活动的多媒体内容。...，真正意义上的数据安全。...，你还是会在同步这一步骤中加入相当的延迟，因为你需要每个人都在同样的正确的时间，尽管这些协议在做一些升级来弥补延迟方面的不足，但是对于用户的体验还是很难合格，因为这个协议从根本上就并不是为了实时交付和实时互动诞生的...，需要把交互能力这一最新互动方式包含的隐性价值纳入考虑。...你必须要搭建你自己的 WebRTC CDN，这十分困难，Ryan 推荐还是更好去使用供应商所提供的服务。
标签： WebSocket SignalR 前言 最近因为项目中涉及到了实时数据的传输，特地去了解了一下当前Web应用中常见的实时交互手段，当然一开始也不仅限于Web客户端。...Web消息交互技术 1.1 常见技术 应用技术 说明 优缺点 轮询（polling） 这应该是最常见的一种实现数据交互的方式，开发人员控制客户端以一定时间间隔中向服务器发送Ajax查询请求大，但是也因此...假如还写得动…… 至此，数种常见的Web实时交互技术已经总览一遍了，对于Asp Web开发者来说，.Net平台为我们提供了一种简洁高效智能的实时信息交互技术——SignalR，它集成了上述数种技术，...Signal 2.1 SignalR是什么 SignalR是一个.Net开源库，用于构建需要实时进行用户交互和数据更新的Web应用，如在线聊天，游戏，天气或者股票信息更新等实时应用程序。...（6）.Net Client实现 除了Web实时应用之外，你也可以用其他应用程序实现实时交互，如控制台。
/320 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容大家都看过非常酷的实时数据看板，能用最直观的方式给到我们业务数据的信息，如下图所示。...图片而在 Python 中，我们也有非常易用的工具，可以产出漂亮的数据分析可视化结果，并支持交互式操作和勾选局部数据深入分析，ShowMeAI在本篇内容中，将给大家讲解到 Altair 这样一个功能强大的...Python 交互式数据分析工具，它能产出如下图所示的交互分析结果：图片图片图片 数据分析实现模板为了让大家在自己的数据上体验 Altair 的分析结果，我们下面编写的一个函数模板，用于为数据集中的所有特征生成交互式图表...=None)# 构建chart函数，它读取数据和字段名称，返回一个交互式图表结果def chart(dataset, column_name, target_var): w = 500 single...图片 数据分析&交互文档报告下面的代码可以将所有可视化结果编译到一个 html 文档中，打开这个 html 文件，大家就可以得到一个可交互的可视化数据分析平台。
情景：前台需要的数据量不大，并且使用thinkphp，不想前台产生很长的url：域名/模块/控制器/方法/参数。。。。。...php写入json： 从数据库查询的结果集转换json数据并写入json文件 public functionblogBecomeJson(){ $article= M("article"); $result...file/blogArticle.json",json_encode($result))) return true; else return false; } js或jquery读取json数据
今天小编给大家推荐一个超强交互式可视化绘制工具-python-highcharts，熟悉HightCharts绘图软件的小伙伴对这个不会陌生，python-highcharts就是使用Python进行...#绘制 H.add_data_set(data2,'line') H.add_data_set(data, 'line') H Example01 Of Highchart 备注：所有图表都是交互式的...你还可以通过添加交互点击时的状态，如下： H.add_data_set(data2,'line') H.add_data_set(data, 'line', marker={...= { "title": { "text": '2010 ~ 2016 年太阳能行业就业人员发展情况'}, "subtitle": { "text": '数据来源...会一点JS更好~~ 更多关于此包绘制方法详细内容可参考：python-highcharts[1] 和HightCharts[2] 总结 今天这篇推文小编简单介绍了python-highcharts库绘制交互式可视化图表
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...金融科技 3、产品介绍 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。...将不同纬度的可视化效果汇聚成仪表盘，辅助用户实时查看当前事件变更。 关键 KPI 状态高亮显示，突出异常行为的重要性。...6、产品优势 灵活：可在搜索框里直接使用搜索处理语言SPL编写脚本，满足各类分析需求； 实时：日志从产生到分析结果出现，只有秒级延时； 海量：每天可集中处理TB级日志量； 多数据源：除常见日志源外，还支持文本及二进制格式数据...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。
随着数据规模的迅速增长和用户需求的多样化，传统的离线推荐系统已无法满足实时响应和个性化推荐的要求。为此，实时推荐系统应运而生。...实时推荐系统的兴起为了应对上述挑战，实时推荐系统应运而生。实时推荐系统能够在用户行为发生后，立即对数据进行处理并更新推荐结果，从而提供更加及时、精准的个性化推荐。...数据采集与预处理数据采集：实时推荐系统需要对用户的行为数据进行实时采集。这些数据包括用户的点击、搜索、购买等行为，通常通过日志系统或事件追踪系统进行采集。...常用的存储系统包括分布式数据库、NoSQL数据库以及内存数据库。B. 特征提取与更新特征提取：特征提取是推荐系统的核心步骤。对于实时推荐系统，特征提取不仅要高效，还要能够处理实时更新的数据。...流式数据处理实时推荐系统依赖于对流式数据的实时处理。流式数据处理技术能够在数据到达时立即进行处理，而无需等待整个数据集的完成。
,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....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log...数据按时间窗口统计数据大屏需要的数据,返回前段展示 数据存储在Hbase的con表 b. web模块 前台用户界面 该页面返回给用户推荐的产品list 后台监控页面 该页面返回给管理员指标监控 2.推荐引擎逻辑说明...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. 真实数据位置在resource/database.sql ? 5.
、反欺诈、实时营销等场景下实时、准实时的决策模型/规则，实现在实时流数据的驱动下，基于海量数据进行成千上万个决策模型/规则的计算任务，满足高并发、低延迟的应用场景需求。...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...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...支持实时数据接入 采用大数据实时流处理技术、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。...支持多数据源实时接入 业务系统可通过实时联机接口实现下发业务数据进行实时决策，也可通过消息队列方式准实时下发业务数据;同时和其它决策引擎产品不同的是，引擎可通过便捷的规则配置，主动调用外部实时联机接口或实时查询数据库获取业务数据进行实时决策
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