自己设计的推荐系统自己来实现。开了三个工程:spring…

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!

自己设计的推荐系统自己来实现。开了三个工程:spring…插图

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

45码