基于画像推荐系统设计_基于用户画像的推荐系统设计方案

基于画像推荐系统设计（离线+实时） - 开发者头条

基于画像推荐系统设计（离线+实时）

• 一、架构设计

• 二、内容画像

  •   离线文章画像构建

  •   TFIDF计算

  •   TEXTRANK计算

  •   文章画像结果计算

  •   离线增量文章画像计算

  •   Word2Vec与文章相似度

• 三、用户画像

  • 3.1 为什么要进行用户画像构建

  • 3.2 用户画像标签建立

  •        用户行为处理

  •        用户画像标签权重计算

  •        用户画像标签权重计算算法

  • 3.3 用户画像增量更新

• 四、召回和排序

•       4.1 离线召回

  •         召回表设计和召回方式

  •         召回表设计

  •         模型召回

  •         内容召回

  • 4.2 离线排序模型训练

  •         离线排序模型-CTR预估

  •         点击率预测

  •         特征服务中心

• 五、实时计算

  • 实时计算业务的作用

  • 实时日志分析处理

  • 实时召回集实现

  • 热门和新文章召回

• 六、推荐业务流的实现和ABTest