Netflix 公布个性化和推荐系统架构

标签: 分析视角 技术前沿 | 发表时间:2013-04-06 00:32 | 作者:admin
出处:http://www.datakong.cn

Netflix的推荐和个性化功能向来精准,前不久,他们公布了自己在这方面的系统架构。

3月27日,Netflix的工程师 Xavier AmatrainJustin Basilico在官方博客 发布文章,介绍了自己的个性化和推荐系统架构。文章开头,他们指出:

要开发出这样的一个软件架构,能够处理海量现有数据、响应用户交互,还要易于尝试新的推荐方法,这可不一点都不容易。

接下来,文章贴出了他们的系统框架图,其中的主要组件包括多种机器学习算法。

他们这样解释其中的组件和处理过程:

对于数据,最简单的方法是存下来,留作后续离线处理,这就是我们用来管理离线作业(Offline jobs)的部分架构。计算可以以离线、接近在线或是在线方式完成。在线计算(Online computation)能更快地响应最近的事件和用户交互,但必须实时完成。这会限制使用算法的复杂性和处理的数据量。离线计算(Offline computation)对于数据数量和算法复杂度限制更少,因为它以批量方式完成,没有很强的时间要求。不过,由于没有及时加入最新的数据,所以很容易 过时。个性化架构的关键问题,就是如何以无缝方式结合、管理在线和离线计算过程。接近在线计算(Nearline computation)介于两种方法之间,可以执行类似于在线计算的方法,但又不必以实时方式完成。模型训练(Model training)是另一种计算,使用现有数据来产生模型,便于以后在对实际结果计算中使用。另一块架构是如何使用事件和数据分发系统(Event and Data Distribution)处理不同类型的数据和事件。与之相关的问题,是如何组合在离线、接近在线和在线之间跨越的不同的信号和模型(Signals and Models)。最后,需要找出如何组合推荐结果(Recommendation Results),让其对用户有意义。

接下来,文章分析了在线、接近在线和离线计算。

对于在线计算,相关组件需要满足SLA对可用性和响应时间的要求,而且纯粹的在线计算在某型情形下可能无法满足SLA,因此,快速的备用方案就很重要,比如返回预先计算好的结果等。在线计算还需要不同的数据源确保在线可用,这需要额外的基础设施。

离线计算在算法上可相对灵活,工程方面的需求也简单。客户端的SLA响应时间要求也不高。在部署新算法到生产环境时,对于性能调优的需求也不高。 Netflix利用这种灵活性来完成快速实验:如果某个新的实验算法执行较慢,他们会部署更多Amazon EC2实例来达成吞吐处理目标,而不是花费宝贵的工程师时间去优化性能,因为业务价值可能不是很高。

接近在线计算与在线计算执行方式相同,但计算结果不是马上提供,而是暂时存储起来,使其具备异步性。接近在线计算的完成是为了响应用户事件,这样系统在请求之间响应速度更快。这样一来,针对每个事件就有可能完成更复杂的处理。增量学习算法很适合应用在接近在线计算中。

不管什么情况,选择在线、接近在线、还是离线处理,这都不是非此即彼的决策。所有的方式都可以、而且应该结合使用。 …… 即使是建模部分也可以用在线和离线的混合方式完成。这可能不适合传统的监督分类法(supervised classification)应用,因为分类器必须从有标记的数据中批量培训,而且只能以在线方式使用,对新输入分类。不过,诸如矩阵因子分解这样的方 法更适合混合离线和在线建模方法:有些因子可以预先以离线方式计算,有些因子可以实时更新,创建更新的结果。其他诸如集群处理这样的非监督方法,也可以对 集群中心进行离线计算,对集群节点进行在线作业。这些例子说明:模型训练可以分解为大规模和复杂的全局模型训练,以及轻量级的用户指定模型训练或更新阶 段,以在线方式完成。

对于离线作业(Offline jobs),主要用来运行个性化机器学习算法。这些作业会定期执行,而且不必与结果的请求和展示同步。主要有两种任务这样处理:模型训练和中间与最终结果 批量计算(batch computation of intermediate or final results)。不过,他们也有一些学习算法是以在线增量方式完成的。

这两种任务都需要改善数据,通常是由数据库查询完成。由于这些查询要操作大量数据,以分布式方式完成更方便,因此通过Hadoop或是Hive、Pig作业就是自然而然的事情。一旦查询完成,就需要某种机制发布产生的数据。对于这样的机制,Netflix有如下需求:

  • 可以通知订阅者查询完成。
  • 支持不同存储方式(不只是HDFS,还有S3或是Cassandra等等)
  • 应该透明处理错误,允许监控和报警。

Netflix使用内部的工具Hermes完成这些功能,它将数据以接近实时的方式交付给订阅者,在某些方面接近 Apache Kafka,但它不是消息/事件队列系统。

无论是离线还是在线计算,都需要处理三种输入:模型、数据和信号。模型是以离线方式训练完成的参数文件,数据是已完成处理的信息,存在某种数据库中。在Netflix,信号是指输入到算法中的新鲜信息。这些数据来自实时服务,可用其产生用户相关数据。

对于事件和数据分发,Netflix会从多种设备和应用中收集尽可能多的用户事件,并将其集中起来为算法提供基础数据。他们区分了数据和事件。事件 是对时间敏感的信息,需要尽快处理。事件会路由、触发后续行动或流程。而数据需要处理和存储,便于以后使用,延迟不是重要,重要的是信息质量和数量。有些 用户事件也会被作为数据处理。

Netflix使用内部框架 Manhattan处理接近实时的事件流。该分布式计算系统是推荐算法架构的中心。它类似Twitter的 Storm,但是用处不同,而且响应不同的内部需求。数据流主要通过 Chukwa,输入到Hadoop,进行处理的初步阶段。此后使用Hermes作为发布-订阅机制。

Netflix使用Cassandra、EVCache和MySQL存储离线和中间结果。它们各有利弊。MySQL存储结构化关系数据,但会面临分 布式环境中的扩展性问题。当需要大量写操作时,他们使用EVCache更合适。关键问题在于,如何满足查询复杂度、读写延迟、事务一致性等彼此冲突的需 求,要对于各种情况到达某个最优点。

在总结中,他们指出:

我们需要具备使用复杂机器学习算法的能力,这些算法要可以适应高度复杂性,可以处理大量数据。我们还要能够提供灵活、敏捷创新的架构,新的方法可以 很容易在其基础上开发和插入。而且,我们需要我们的推荐结果足够新,能快速响应新的数据和用户行为。找到这些要求之间恰当的平衡并不容易,需要深思熟虑的 需求分析,细心的技术选择,战略性的推荐算法分解,最终才能为客户达成最佳的结果。

来自:http://www.infoq.com/cn/news/2013/04/netflix-ml-architecture

您可能也喜欢:

Facebook打造自动广告系统:依用户兴趣生成

个性化推荐技术

22个免费的数据可视化和分析工具推荐

向上营销、交叉营销与关联推荐

互联网无处不在的推荐算法
无觅

相关 [netflix 个性 推荐系统] 推荐:

Netflix 公布个性化和推荐系统架构

- - 互联网分析
Netflix的推荐和个性化功能向来精准,前不久,他们公布了自己在这方面的系统架构. 3月27日,Netflix的工程师 Xavier Amatrain和 Justin Basilico在官方博客 发布文章,介绍了自己的个性化和推荐系统架构. 要开发出这样的一个软件架构,能够处理海量现有数据、响应用户交互,还要易于尝试新的推荐方法,这可不一点都不容易.

Netflix推荐系统(第二部分)—— 排序

- - xlvector - Recommender System
Netflix最近发表了第二篇关于他们推荐系统的技术blog,相比第一篇,这篇blog透露了不少技术细节. 因此这里我准备翻译并分析一下这篇博客. 这篇blog很长,这里首先分析第一部分:排序. We will discuss some of our current models, data, and the approaches we follow to lead innovation and research in this space..

个性化推荐系统综述

- Tony - 所有文章 - UCD大社区
上个月写过一篇产品推荐的文章,详情请见《我所了解的产品推荐》,内容很泛,多为工作心得. 本周读了几篇相关的论文,收获颇多,分享点干货. 以下内容摘自《个性化推荐系统的研究进展》,该文发表于2009年1月的《自然科学进展》专题评述,作者是刘建国、周涛、汪秉宏. 我略去了具体的算法和许多公式,重点看原理、思路和比较.

下一代个性化推荐系统

- - 技术改变世界 创新驱动中国 - 《程序员》官网
本文结合技术及社会需求发展的大背景,讲述了当前推荐系统的价值及所面临的挑战,并指出了下一代个性化推荐系统的设计思路及需要注意的问题. 作为个性化推荐系统核心的协同过滤(Collabora-tive Filtering)算法,是Goldberg等人在1992年的一篇学术论文中最早提出的. 他们在这篇文章中提出一种方法,在一个新闻组中,根据 用户下载的新闻计算他们之间在口味上的相似程度,并利用这种相似程度为他们进一步推荐相关的新闻.

饭饭:网易有道全新个性化餐馆推荐系统

- - 津津乐道 有道官方博客
先做一个小调查,你有没有遇到过下面这些情况. 吃腻了身边的餐馆,到了饭点却经常不知道该去哪里吃饭;掏出手机,发现各种应用里推荐的餐馆翻来覆去总是那几家;而当你出差、旅游、逛街到了陌生的地方时,又常常找不到适合自己口味的餐馆. 如果你的答案是yes的话,你可能会选择随便找个餐馆凑合一下,或是打开一个美食类的网站或手机应用,看看上面的餐馆排行.

腾讯:仅24%用户认为个性化推荐系统“靠谱”

- - 199IT互联网数据中心
盘点科技圈里的时髦词汇,必然少不了一个词:个性化推荐. 借助个性化推荐技术,互联网产品获取或积累用户的兴趣喜好数据后,可以直接为用户提供每个人感兴趣的内容,以此提升产品的内容吸引力. 想要在产品里添加个性化推荐功能已经不是一件难事,事情的难点在于推荐的内容是否准确. 为了解目前用户对该类功能的反馈,企鹅智酷推出了一项调查,以下就是调查结果:.

[原]内容分发平台个性化推荐系统经验简单总结

- - 分布式架构、大数据、机器学习、搜索、推荐、广告
推荐在电商和互联网应用中已经应用的非常广泛,相比于根据query进行主动的搜索,推荐是更加被动的由系统自动推出商品给用户. 搜索的意图比较明显,直接由query给出,而推荐需要计算猜测用户的意图,根据用户历史数据和当前行为,基于各种模型推荐合适的商品,提升用户体验,提高转化率. 不过近些年来,搜索和推荐在底层模型和技术方面越来越趋于融合,利用机器学习的方式来改进搜索和推荐的质量,像搜索排序LTR等等.

聊聊 API Gateway 和 Netflix Zuul

- - ScienJus's Blog
最近参与了公司 API Gateway 的搭建工作,技术选型是 Netflix Zuul,主要聊一聊其中的一些心得和体会. 本文主要是介绍使用 Zuul 且在不强制使用其他 Neflix OSS 组件时,如何搭建生产环境的 Gateway,以及能使用 Gateway 做哪些事. 不打算介绍任何关于如何快速搭建 Zuul,或是一些轻易集成 Eureka 之类的的方法,这些在官方文档上已经介绍的很明确了.

Min-Hash和推荐系统

- - xlvector - Recommender System
前几年看Google News Recommendation的那篇Paper,对里面提到的MinHash的算法基本没有注意,因为之前的习惯都是只注意论文的模型那块,至于怎么优化模型一般都只是扫一眼. 不过最近看了大量的Google Paper,发现Google在实现一个算法方面确实有很多独到之处. 其实,Min-Hash是LSH(Locality Sensitive Hash)的一种,我之前对LSH的了解仅仅限于知道它能把两个相似的东西Hash成两个汉明距离接近的2进制数.

推荐系统实战

- - 博客园_首页
推荐算法:基于特征的推荐算法. 推荐算法准确度度量公式:. 其中,R(u)表示对用户推荐的N个物品,T(u)表示用户u在测试集上喜欢的物品集合. 集合相似度度量公式(N维向量的距离度量公式):. 其中,N(u)表示用户u有过正反馈的物品集合. 其中,S(u,k)表示和用户u兴趣最接近的K个用户集合;N(i)表示对物品i有过正反馈的用户集合;w(u,v)表示用户u和用户v的兴趣相似度;r(v,i)表示用户v对物品i的兴趣.