「推荐系统从0到1」前言

金小锋 · · 417 次点击 · · 开始浏览    
这是一个创建于 的文章,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

奥利给!

初衷

自己在工作中做推荐系统也有不短的时间了,基本上把推荐系统的各个环节都接触到并自己亲自动手操作了一遍,但是并没有完整的自己去实现一整套推荐系统,心里感觉总是少了点什么。

程序员嘛,就算有现成的轮子,也想自己实现一套,这样可以更好的了解其中的细节,查缺补漏,从而提升自己。

同时也可以给正在学习推荐系统的同学们提供个参考吧!另外,我自己的经验肯定也有不对或者不完善的地方,所以也希望在这个过程中可以和大家探讨和学习!

计划

会定期更新「推荐系统从 0 到 1」的这个系列,目标一周至少更新一篇,直到完成这个系列为止。先从线上服务开始,再到离线以及算法和其他部分。

中间可能会穿插一些突发奇想,或者突然想写的内容,又或者有的同学关注的内容,这就说不准了!

内容

整套推荐系统内容来看,说多不多,说少也不少。大概可以分为以下几个模块吧:

  1. 整体架构描述
  2. 线上服务,包括 apiserver,recallserver,rankserver,filterserver 等。
  3. 召回,包括 usercf,itemcf 等一些常用的召回,以及一些验证过效果较好的召回,比如 swing,item2vec 等。
  4. 用户画像。
  5. 排序,先从基础版本迭代,逻辑回归到深度模型。
  6. 其他算法,bandit 算法等。
  7. 其他,与业务相关联的一些思考。

选型

  1. 线上服务 golang+etcd+tfserving。
  2. 批处理 spark+hive+tensorflow。
  3. 流处理 flink。
  4. 存储 hbase+redis。
  5. 其他 kafka+es。

选型这块可能会根据情况,进行不同的尝试,毕竟技术更新这么快,还是要多尝试一些前沿的东西吧,活到老学到老!

那么,开始吧!

任务艰巨,一个人完成需要大量的时间以及精力,但是相信这一切都是值得的,加油吧!

最后,希望有志同道合的朋友可以多多关注和互动!


原文链接


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本文来自:简书

感谢作者:金小锋

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