自己设计的推荐系统自己来实现。开了三个工程:springboot spark flink，切换着写代码真爽！
绿竹翁：M
公孙绿萼：很屌的样子
周泰：m
网易员工：厉害了，不过rank和召回模块再用上算法完善下，用户特征太少了，实时画像和历史画像最好都有，召回可以用简单的itemcf和usercf或者模型召回。rank用ftrl就够。
楼主：@网易员工 好复杂。。。
网易员工：@楼主 掌握整套推荐架构，老铁要有梦想
楼主：@网易员工 现在用的es做推荐。领导说用es太low,想了这么一个。很基础，没有很复杂的算法，算法不会
田丰：为什么既用spark 又用flink？
水野亚美：同，为什么既用spark又用flink？
楼主：flink最近用的，实时性好，但是只会写简单的流处理代码并且批处理没用过。spark用的熟，批处理流处理都能用。暂时用它来处理批处理好了。
楼主：慢慢从spark转到flink
高顺：你不说是推荐系统还真看不出来是推荐系统。。。
死侍：M
程昱：厉害了老铁，最近我也在做推荐，有机会交流下
一眉道人：厉害了
京东员工：M
程序猿.郭靖：在一个推荐系统里想不到flink的场景。spark streaming可以做特征工程，调用spark ml模型，甚至新的spark ml flow也在这个平台。flink比spark streaming的优越也就体现在实时性，话说你在线学习搞了吗，上flink是不是本末倒置。另外es low？大公司的标签召回全是es好吗
程序猿.郭靖：@网易员工 Rank直接用spark的gbdt是否更好
孙坚：m
孙坚：用户的 activity 事件，放在了哪？没有用到 HBase?
楼主：@程序猿.郭靖 领导说low就low,领导说不要用es就听领导的。我只是个小开发，哎，
张顺：m
楼主：@孙坚 有hbase集群，不知道这里哪里可以用
前京东员工：画的太复杂了
扫地老僧：这图是用啥软件画的呀
楼主：visio
楼主：@前京东员工 缕一下思路，图就来了
公孙止：m
爱奇艺员工：看了半天看懂了，用类似搜索关键词召回的方式实现了推荐系统。很厉害了。
凌统：m
欢聚时代员工：m
马钰：m
蒋玉菡：m
美团员工：没，实时地推荐？架构厉害了！虽然我是算法这块的，排序和召回只懂算法，但是架构看起来不错，
美团员工：@程序猿.郭靖 ftrl在线学习速度比较快
月野兔：很吊
前金风科技员工：牛逼了
楼主：@美团员工 flink即实时
丹青生：m
陆小凤：我想知道什么工具画的图
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