推荐系统那些事儿5

标签: 个性化推荐与搜索 | 发表时间:2012-09-12 14:12 | 作者:bicloud
出处:http://blog.sina.com.cn/bicloud

1 规则引擎

(1)constraint business rules

规则引擎主要是满足不用业务场景,根据定制化的业务配置规则。譬如营销,特殊的数据处理,为满足一些特殊的处理。算法可以解决部分问题,有些特殊的问题是很难通过算法处理。譬如一些特殊的视频,电影,商品等等。

(2)Event business rules

推荐系统不仅仅是个技术问题,结合一些事件,给用户更好的体验。譬如中秋节,可以通过多样性,为用户推荐月饼等。类似的服务,需要通过后台配置,定制这种节假日等事件业务规则。

规则引擎,需要在后台开发管理系统进行管理,沉淀这些重要的业务规则。事实上,推荐系统,已经超出传统的推荐服务,无论怎么做,最后都是要服务好用户,为用户提供更好的服务。

2实时引擎

实时引擎,主要是通过收集用户实时信息,进行简单的逻辑处理。复杂的运算,还是个噱头。通过实时数据的收集,增量计算,判断用户的意图,这比历史数据预测用户意图要正确的多。重点是如何实时判断用户意图,譬如有搜索关键字,有item交互信息,很大程度上,可以知道用户当前的需求。



Storm: http://storm-project.net/,网上的介绍已经很多。还有一些更加好的tools,就不在此详细介绍。总之,推荐系统在实际中的应用,已经远远超出某些人想象中的状况。

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