flink-recommandSystem-demo:基于Flink实现的商品实时推荐系统。flink统计商品热度,放入redis缓存,分析日志信息,将头像标签和实时记录放入Hbase。在用户发起推荐请求后,根据用户画像重排序热度榜,并结合协同过滤和标签两个推荐模块为新生成的榜单的每一个产品添加关联产品,最后返回新的用户列表-源码

上传者: 42140710 | 上传时间: 2021-03-11 15:07:22 | 文件大小: 3.74MB | 文件类型: ZIP
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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