# 如何实现推荐模型架构
在当前信息爆炸的时代，如何精准地向用户推荐合适的内容是科技发展的重要课题。创建一个推荐系统可以帮助用户快速找到他们所喜爱的商品或信息。在这篇文章中，我将引导你了解如何实现一个基础的推荐模型架构，并展示实现过程的每一步，包括相关的代码示例。
## 推荐模型的实现流程
下面是实现推荐模型的整体流程，包括数据准备、模型选择、训练和评估等步骤。
| 步骤
什么是光照模型？光照模型就是一个公式，使用这个公式来计算在某个点的光照效果。 标准光照模型在标准光照模型里，我们把进入摄像机的光分为下面几个部分自发光（Self-luminous）（如萤火虫）高光反射（Specular）漫反射（Diffuse）Diffuse = 直射光颜色 * max(0，cosθ(光和法线夹角)) 这个max 后面的0其实就是夹角大于90度
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2024-10-04 13:33:27
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# 推荐模型部署架构
推荐系统在互联网应用中广泛应用，其目的是根据用户的历史行为和个人喜好，为用户提供个性化的推荐内容。推荐模型的部署架构是保证推荐系统高效稳定运行的关键。
## 架构概述
推荐模型部署架构主要包括以下几个组件：
1. 数据收集与存储：负责收集用户行为数据和商品信息，并将其存储在数据仓库或数据湖中。
2. 特征工程：对收集到的原始数据进行清洗、转换和特征提取，生成用于模型训
原创
2024-01-31 06:04:08
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推荐系统模型基于内容的推荐基于协同过滤的推荐算法基于用户的协同过滤算法基于物品的协同过滤算法基于隐语义模型算法基于关联规则的推荐Apriori算法FP-增长算法
推荐系统首先通过分析用户行为数据，建立用户偏好模型。然后使用用户兴趣匹配物品的特征信息，再经过推荐算法进行筛选过滤，找到用户可能感兴趣的推荐对象，最后推荐给用户。上述过程经过训练和验证最终形成推荐模型，可用于在线或离线推荐。同时，
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2023-10-23 20:20:16
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首先作者列举了该类问题的3个难点： 1 新闻推荐是一个时效性非常敏感的问题，必须考虑推荐信息时效性的问题； 2 用户的兴趣点都是多样的，即会对多类新闻刚兴趣； 3 新闻推荐是基于新闻标题内容的推荐，必须考虑对词语内容本质含义的理解。话不多说，先给出整个模型的架构图，如下所示： 其中如果不看KCNN结构，整个网络框架和Deep Interest Network几乎是一样的，也是使用当前推荐的cand
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2023-08-15 15:27:46
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DKN：Deep Knowledge-Aware Network for News Recommendation2、 摘要：（背景）：在线新闻推荐系统致力于在庞大的新闻数据中为用户提供个性化的新闻推荐。（存在问题）：一般情况下，新闻语言高度浓缩且主要由知识实体构成。已有的推荐方没有进行外部知识的抽象与学习，不能够充分地发掘新闻在知识层面的联系。（自身
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2023-07-26 20:40:51
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一、简介： 架构模式是一个通用的、可重用的解决方案，用于在给定上下文中的软件体系结构中经常出现的问题。架构模式与软件设计模式类似，但具有更广泛的范围。 模型-视图-控制器模式，也称为MVC模式。是软件工程中的一种软件架构模式，把软件系统分为三个基本部分：模型（Model）：负责存储系统的中心数据。视图（View）：将信息显示给用户（可以定义多个视图）。控制器（Controller）：处理用户输
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2023-10-01 17:33:40
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目录前言一、排序模型读取排序特征返回排序后的结果LGB排序模型LGB分类模型DIN模型用户的历史点击行为列表DIN模型简介二、模型融合加权融合Staking总结前言此文是作者参加阿里天池与Datawhale联合发起的新闻推荐场景下的用户行为预测挑战赛的一些收获总结，一、排序模型通过召回的操作， 我们已经进行了问题规模的缩减， 对于每个用户， 选择出了N篇文章作为了候选集，并基于召回的候选集构建了与
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2023-11-15 12:26:29
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网上对个性化推荐的介绍很零散，我正好做过相关的工作，所以这里做个总结。总的来说，推荐系统的目标可以分为预测评分和物品推荐两种，其实模型也可相互转换，目前对前者的研究也更多，因为前者更适合建复杂的模型，所以这里只讨论预测评分的情况。推荐系统中常用的数据有以下几种：1. 基于内容的推荐要预测一个用户将来的行为，最直观的想法当然是看看他过去干了些什么，看了哪些电影啊，打多少分啊，听过什么歌啊，之类的。基
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2023-07-13 20:28:43
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通过企业架构的发展历程我们可以看出，经过几十年的发展业界已经涌现出了很多企业架构以及企业架构框架理论。在本章中，笔者将挑选几种主要的企业架构和企业架构框架理论进行详细阐述。需要注意的是，虽然本章定名为“企业架构与企业架构框架”，但是由于企业架构的特性所致，其真实形态在不同的企业之间差异很大，即便是联邦企业架构也只是提供了五层参考模型而已，所以对于企业架构的
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2023-07-30 00:03:15
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模型训练重点关注的是如何通过训练策略来得到一个性能更好的模型，其过程似乎包含着各种“玄学”，被戏称为“炼丹”。整个流程包含从训练样本的获取（包括数据采集与标注），模型结构的确定，损失函数和评价指标的确定，到模型参数的训练，这部分更多是业务方去承接相关工作。一旦“炼丹”完成（即训练得到了一个指标不错的模型），如何将这颗“丹药”赋能到实际业务中，充分发挥其能力，这就是部署方需要承接的工作。因此，一般来
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2023-08-30 19:32:48
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“DIGAT: Modeling News Recommendation with Dual-Graph Interaction”1.Abstract缺点首先，在新闻编码器中，单一候选新闻编码存在着语义信息不足的问题。其次，现有的基于图的NR方法很有前景，但缺乏有效的新闻-用户特征互动，使基于图的推荐变得不理想。创新点为了克服这些限制，我们提出了由新闻和用户图形通道组成的双交互式图形关注网络（DI
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2024-05-18 10:25:12
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# 基于大模型的搜索推荐架构实现指南
对于刚入行的小白而言，构建一个基于大模型的搜索推荐架构可以显得非常复杂。但实际上，我们可以通过一些简化步骤来实现。本文将介绍整个流程，提供实现代码，并希望能帮助你更好地理解这个概念。
## 整体流程
以下是实现这个架构的一些主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-28 04:53:28
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为何架构演进 为了支撑业务的发展，必须快速上线、快速试错。因此，在此阶段，各个业务线独自建设推荐系统服务，按照各自业务的特殊需求进行各自迭代，快速支持推荐策略上线落地应用到具体的业务场景，也就是我们所熟知的“烟囱模式”。此种模式各自为战，非常灵活，能够快速支持业务的个性化需求，但随着业务规模的逐渐扩大，这种“烟囱模式”的缺点就凸显了出来；算法工程师与系统工程师都要不断重建轮
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2024-09-20 20:13:28
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数据挖掘学习笔记-简单的特征筛选模型（二）特征筛选的意义利用logistics进行特征筛选logistics模型简述logistics的模型应用L1与L2惩罚项利用XGBoost进行特征筛选相关系数热力图绘制 注： 1.在完成前一部分的数据预处理后，可以构建预测模型，这里简单运用了2个预测模型特征筛选。 2.由于我闲了这么久重新学习python，算是重新复习数据挖掘的知识。 3.这里用了
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2024-03-28 04:56:18
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本章节从推荐系统模型搭建基础和DeepCrossing原理讲解及实操两方面展开。一、推荐系统模型搭建基础1. Keras搭建模型keras搭建模型主要有两种模式，一种是Sequential API，另外一种是Functional API。前者主要是通过层的有序堆叠形成一个模型，在大多数情况下可以快速的搭建一个模型，但是搭建的模型更适合简单的堆叠模型，对于复杂模型(多输入、多输出、共享层)的搭建就比
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2024-07-18 20:48:56
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本文从互联网收集并整理了推荐系统的架构，其中包括一些大公司的推荐系统框架（数据流存储、计算、模型应用），可以参考这些资料，取长补短，最后根据自己的业务需求，技术选型来设计相应的框架。后续持续更新并收集。。。 图1 界面UI那一块包含3块东西：1)
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2023-08-15 10:57:35
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题外话：上篇文章我们讲到了软件架构的概念以及架构风格的含义、大致的种类，本篇文章将沿着上篇文章继续讲解软件架构风格的具体实现和种类。一：软件架构风格1、架构风格的演变： 在互联网发展至今，系统软件架构风格也一直在摸索着前进，适应时代的潮流。在最开始的时候软件架构是两层的C/S架构，即只有表示层和数据层，后来慢慢的演进为三层的C/S以及三层B/S架构等。
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2023-09-26 19:41:18
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从今天起，寒山叟将给带领大家进入另一个重要领域，那就是推荐系统。寒山叟将会针对各种推荐系统，从算法原理和工程架构方面给大家一一做介绍，希望对正在学习或工业实践中的你有所帮助，也欢迎大家留言探讨，指正不足。基于流行度的推荐1.简介什么是基于流行度的推荐？就是推荐模型的建立是围绕计算内容的流行度展开的，也就是说基于流行度推荐的核心就是计算内容的流行度。通熟讲就是什么内容流行度越高，就给用户推荐什么。本
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2023-10-12 12:57:28
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2020.04.15 补充：协同过滤推荐算法.pptx 提取码：4tds 整体框架及处理流程 流程图： 推荐N个商品，具体步骤：1）用户行为日志埋点（这里使用的是阿里云log service）；2）Flink SQL（实时计算）统计用户行为对商品的隐式评分，保存到 rc_member_g
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2024-05-21 16:13:33
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