商品实时推荐系统 1.系统架构v2.0 1.1系统架构图 1.2模块说明 a。在日志数据模块（flink-2-hbase）中，又主要分为6个Flink任务： 用户-产品浏览历史->实现基于协同过滤的推荐逻辑 通过Flink去记录用户浏览过这个类目下的某些产品，为后面的基于项目的协同过滤做准备实时的记录用户的评分到Hbase中，为后续离线处理做准备。 数据存储在Hbase的p_history表 用户-兴趣->实现基于碱性的推荐逻辑 根据用户对同一个产品的操作计算兴趣度，计算规则通过操作间隔时间（如购物-浏览实现基于标签的

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