3、推荐系统ETL数据处理

cjlmyfanke 2023-01-13 03:39:29

课时名称	课时知识点
3、推荐系统ETL数据处理	搭建完数据仓库和平台之后，我们日常很多工作会做数据处理，也就是ETL，ETL分全量和增量两种处理方式，在推荐系统占用的工作量是比较大的，做一个算法系统，ETL数据处理的也是必须的。下面来讲讲推荐的ETL数据处理是如何做的？我让我们体验下真实的用户实战场景！

...全文

147 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

本文介绍了一个基于Hadoop+Spark+Hive技术栈的旅游推荐系统。系统采用分层架构设计，整合多源旅游数据，实现混合推荐模型（协同过滤+内容推荐+上下文感知）。关键技术包括：分布式存储（HDFS分区策略）、内存计算（Spark优化配置）、实时推荐（SparkStreaming+Kafka）和可视化交互。实验结果表明系统能高效处理PB级数据，推荐准确率（F1值0.78）和实时性（延迟<200ms）表现优异。未来可扩展深度学习、隐私保护等技术。系统适用于旅游平台个性化推荐场景，具有高并发、高可用的特

关于推荐系统的技术架构，我认为应该是作为一个初学者首先需要认识的很明显，推荐算法是属于推荐系统的一部分。 1 推荐系统架构图——baseline 根据以上的很简单的架构图可以看出，一个推荐系统可以概括为f(U,I,C)f(U, I, C)f(U,I,C)：基于用户(User)+物品(Item)+场景(Context)信息，从系统中的物品库中，给对应的用户推荐相应的物品，也即实现所谓的”千人千面“。基于图文1.1，我们可以看到的推荐系统完成一次推断的流程为：读取数据(ETL) 读取用户数据读取物品数

下面内容转自大数据与人工智能微信公众号，由于网络上推荐系统的相关学习资料太多太杂，东拼西凑学习很难摸出门道，同时我也在学习推荐系统，因此我将该系列内容摘录到我的博客，方便大家直接在博客中查看，大家一起学习进步，后面我也会阅读推荐系统相关的论文，并在本博客记录笔记，希望大家一起进步哈。在我更新第一篇《推荐系统介绍》之后，过了一两天这篇介绍的阅读量就达到了三百多，可见...

在推荐系统的迭代生命周期中，**数据处理管道（ETL）** 作为模型训练与服务的前置环节，直接决定了特征质量与系统性能。字节跳动（ByteDance）的推荐系统每天处理PB级用户行为数据，其ETL流程通过**流批一体化架构**实现了数据从原始日志到模型特征的高效转化。本文将深度剖析该系统的**数据抽取**与**转换**环节，揭秘如何通过模块化设计应对高并发、低延迟与复杂特征工程的挑战。 ## ...

第四部分-推荐系统-1 行业背景：快速：Apache Spark以内存计算为核心通用：一站式解决各个问题，ADHOC SQL查询，流计算，数据挖掘，图计算完整的生态圈只要掌握Spark,就能够为大多数的企业的大数据应用场景提供明显的加速 “猜你喜欢”为代表的推荐系统，从吃穿住行等项目背景介绍：本项目是一个基于Apache Spark 的电影推荐系统，技术路线：离线推荐+实时推荐 ...

陈敬雷的课程社区_NO_1

1

社区成员

401

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章