基于实时计算(Flink)打造一个简单的实时推荐系统

上传者: 38576392 | 上传时间: 2022-02-14 14:35:47 | 文件大小: 124KB | 文件类型: -
对个人来说,推荐系统起着信息过滤的作用;对Web/App来说,推荐系统起着满足用户个性化需求,提升用户满意度的作用。亚马逊推荐产生的成交额占其GMV的30%以上;Netflix推荐系统每年帮其节省了近10亿美金的业务费用。推荐系统越来越实时化。当一个会员访问Netflix,Netflix希望能够帮助他在几秒钟之内就找到他感兴趣的影片,以免他去寻找别的娱乐方式。下文为您介绍如何基于阿里云实时计算快速搭建一套实时推荐系统。推荐就是把用户的兴趣与物品做链接。但通常情况下,用户和物品之前不会有直接的关系(比如用户根本没看过这个物品,自然也不会有浏览、点击、收藏、喜欢等联系),需要一些中间元素来做桥

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