基于深度学习的电商实时推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐系统,PLE,Transformer,Lambda架构,Parameter Server的论文, 主要内容为对于当今互联网公司,推荐系统已经成为了业务增长的重要引擎。好的推荐服务能够提高用户满意度,有助于互联网公司实现商业化的目标。随着互联网业务的发展,推荐系统要求能够处理海量数据;要求推荐结果精度高,能够满足用户的兴趣;要求推荐结果具有实时性,能够实时捕捉用户兴趣的变化,及时更新推荐结果。针对以上三点要求,本论文设计并实现了基于深度学习的电商实时推荐系统。本论文设计的推荐系统实现了先召回后精准排序的推荐模型,同时实现了电商平台的基础功能。通过详细的需求分析,对项目整体功能进行模块划分,得到用户交互模块、数据预处理模块、推荐模型训练模块和推荐模型预测模块四大功能模块。其中,用户交互模块产生海量数据传到数据预处理模块;在数据预处理模块,应用大数据框架处理海量数据,离线和在线两条数据流的设计满足实时性要求;推荐模型训练模块实现商品特征Embedding预处理,并分别实现了离线批量和在线增量的分布式模型训练,满足处理海量数据和实时性的要求;推荐模型预测模块设计先召回后精排的两阶段模型,实现基于HNSW算法的双塔召回模型,创新性地提出PLE结合Transformer的精排模型,兼顾了实时性和模型精度。作者独立设计并完成了以下四个功能模块:(1)用户交互模块:使用SpringBoot和MyBatis设计并实现了商品展示、购物车、商品购买、个人信息管理、获取商品推荐等功能。(2)数据预处理模块:应用Lambda架构实现离线和在线两条数据流,其中离线批计算使用Spark框架,实时流计算使用Flink框架,得到用户和商品的正排、候选、倒排数据流。根据用户对推荐结果的反馈,使用Flink框架进行样本拼接,得到正负样本。(3)推荐模型训练模块:用Node2Vec模型对商品特征Embedding进行预训练。使用Parameter Server实现分布式训练机器学习模型,对精排模型进行离线全量和线上增量训练,并存储训练好的精排模型参数。(4)推荐模型预测模块:包括召回和精排两个环节。在召回环节,实现基于HNSW算法的双塔模型,得到向量化召回,并进行多路召回合并,结果输入到精排模型。在精排环节,读取已经训练好的精排模型参数,计算最后的排序结果,给用户返回推荐结果。为了更好地挖掘用户行为序列数据中隐藏的用户兴趣信息,本文创新性地提出PLE结合Transformer的精排模型,实验结果表明其在多个目标任务中优于传统精排模型。
基于深度学习的电商实时推荐系统的设计与实现
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基于深度学习的电商实时推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐系统,PLE,Transformer,Lambda架构,Parameter Server的论文, 主要内容为对于当今互联网公司,推荐系统已经成为了业务增长的重要引擎。好的推荐服务能够提高用户满意度,有助于互联网公司实现商业化的目标。随着互联网业务的发展,推荐系统要求能够处理海量数据;要求推荐结果精度高,能够满足用户的兴趣;要求推荐结果具有实时性,能够实时捕捉用户兴趣的变化,及时更新推荐结果。针对以上三点要求,本论文设计并实现了基于深度学习的电商实时推荐系统。本论文设计的推荐系统实现了先召回后精准排序的推荐模型,同时实现了电商平台的基础功能。通过详细的需求分析,对项目整体功能进行模块划分,得到用户交互模块、数据预处理模块、推荐模型训练模块和推荐模型预测模块四大功能模块。其中,用户交互模块产生海量数据传到数据预处理模块;在数据预处理模块,应用大数据框架处理海量数据,离线和在线两条数据流的设计满足实时性要求;推荐模型训练模块实现商品特征Embedding预处理,并分别实现了离线批量和在线增量的分布式模型训练,满足处理海量数据和实时性的要求;推荐模型预测模块设计先召回后精排的两阶段模型,实现基于HNSW算法的双塔召回模型,创新性地提出PLE结合Transformer的精排模型,兼顾了实时性和模型精度。作者独立设计并完成了以下四个功能模块:(1)用户交互模块:使用SpringBoot和MyBatis设计并实现了商品展示、购物车、商品购买、个人信息管理、获取商品推荐等功能。(2)数据预处理模块:应用Lambda架构实现离线和在线两条数据流,其中离线批计算使用Spark框架,实时流计算使用Flink框架,得到用户和商品的正排、候选、倒排数据流。根据用户对推荐结果的反馈,使用Flink框架进行样本拼接,得到正负样本。(3)推荐模型训练模块:用Node2Vec模型对商品特征Embedding进行预训练。使用Parameter Server实现分布式训练机器学习模型,对精排模型进行离线全量和线上增量训练,并存储训练好的精排模型参数。(4)推荐模型预测模块:包括召回和精排两个环节。在召回环节,实现基于HNSW算法的双塔模型,得到向量化召回,并进行多路召回合并,结果输入到精排模型。在精排环节,读取已经训练好的精排模型参数,计算最后的排序结果,给用户返回推荐结果。为了更好地挖掘用户行为序列数据中隐藏的用户兴趣信息,本文创新性地提出PLE结合Transformer的精排模型,实验结果表明其在多个目标任务中优于传统精排模型。
基于深度学习的电商实时推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐系统,PLE,Transformer,Lambda架构,Parameter Server的论文, 主要内容为对于当今互联网公司,推荐系统已经成为了业务增长的重要引擎。好的推荐服务能够提高用户满意度,有助于互联网公司实现商业化的目标。随着互联网业务的发展,推荐系统要求能够处理海量数据;要求推荐结果精度高,能够满足用户的兴趣;要求推荐结果具有实时性,能够实时捕捉用户兴趣的变化,及时更新推荐结果。针对以上三点要求,本论文设计并实现了基于深度学习的电商实时推荐系统。本论文设计的推荐系统实现了先召回后精准排序的推荐模型,同时实现了电商平台的基础功能。通过详细的需求分析,对项目整体功能进行模块划分,得到用户交互模块、数据预处理模块、推荐模型训练模块和推荐模型预测模块四大功能模块。其中,用户交互模块产生海量数据传到数据预处理模块;在数据预处理模块,应用大数据框架处理海量数据,离线和在线两条数据流的设计满足实时性要求;推荐模型训练模块实现商品特征Embedding预处理,并分别实现了离线批量和在线增量的分布式模型训练,满足处理海量数据和实时性的要求;推荐模型预测模块设计先召回后精排的两阶段模型,实现基于HNSW算法的双塔召回模型,创新性地提出PLE结合Transformer的精排模型,兼顾了实时性和模型精度。作者独立设计并完成了以下四个功能模块:(1)用户交互模块:使用SpringBoot和MyBatis设计并实现了商品展示、购物车、商品购买、个人信息管理、获取商品推荐等功能。(2)数据预处理模块:应用Lambda架构实现离线和在线两条数据流,其中离线批计算使用Spark框架,实时流计算使用Flink框架,得到用户和商品的正排、候选、倒排数据流。根据用户对推荐结果的反馈,使用Flink框架进行样本拼接,得到正负样本。(3)推荐模型训练模块:用Node2Vec模型对商品特征Embedding进行预训练。使用Parameter Server实现分布式训练机器学习模型,对精排模型进行离线全量和线上增量训练,并存储训练好的精排模型参数。(4)推荐模型预测模块:包括召回和精排两个环节。在召回环节,实现基于HNSW算法的双塔模型,得到向量化召回,并进行多路召回合并,结果输入到精排模型。在精排环节,读取已经训练好的精排模型参数,计算最后的排序结果,给用户返回推荐结果。为了更好地挖掘用户行为序列数据中隐藏的用户兴趣信息,本文创新性地提出PLE结合Transformer的精排模型,实验结果表明其在多个目标任务中优于传统精排模型。
基于深度学习的电商实时推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐系统,PLE,Transformer,Lambda架构,Parameter Server的论文, 主要内容为对于当今互联网公司,推荐系统已经成为了业务增长的重要引擎。好的推荐服务能够提高用户满意度,有助于互联网公司实现商业化的目标。随着互联网业务的发展,推荐系统要求能够处理海量数据;要求推荐结果精度高,能够满足用户的兴趣;要求推荐结果具有实时性,能够实时捕捉用户兴趣的变化,及时更新推荐结果。针对以上三点要求,本论文设计并实现了基于深度学习的电商实时推荐系统。本论文设计的推荐系统实现了先召回后精准排序的推荐模型,同时实现了电商平台的基础功能。通过详细的需求分析,对项目整体功能进行模块划分,得到用户交互模块、数据预处理模块、推荐模型训练模块和推荐模型预测模块四大功能模块。其中,用户交互模块产生海量数据传到数据预处理模块;在数据预处理模块,应用大数据框架处理海量数据,离线和在线两条数据流的设计满足实时性要求;推荐模型训练模块实现商品特征Embedding预处理,并分别实现了离线批量和在线增量的分布式模型训练,满足处理海量数据和实时性的要求;推荐模型预测模块设计先召回后精排的两阶段模型,实现基于HNSW算法的双塔召回模型,创新性地提出PLE结合Transformer的精排模型,兼顾了实时性和模型精度。作者独立设计并完成了以下四个功能模块:(1)用户交互模块:使用SpringBoot和MyBatis设计并实现了商品展示、购物车、商品购买、个人信息管理、获取商品推荐等功能。(2)数据预处理模块:应用Lambda架构实现离线和在线两条数据流,其中离线批计算使用Spark框架,实时流计算使用Flink框架,得到用户和商品的正排、候选、倒排数据流。根据用户对推荐结果的反馈,使用Flink框架进行样本拼接,得到正负样本。(3)推荐模型训练模块:用Node2Vec模型对商品特征Embedding进行预训练。使用Parameter Server实现分布式训练机器学习模型,对精排模型进行离线全量和线上增量训练,并存储训练好的精排模型参数。(4)推荐模型预测模块:包括召回和精排两个环节。在召回环节,实现基于HNSW算法的双塔模型,得到向量化召回,并进行多路召回合并,结果输入到精排模型。在精排环节,读取已经训练好的精排模型参数,计算最后的排序结果,给用户返回推荐结果。为了更好地挖掘用户行为序列数据中隐藏的用户兴趣信息,本文创新性地提出PLE结合Transformer的精排模型,实验结果表明其在多个目标任务中优于传统精排模型。
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这是一篇关于推荐系统,PLE,Transformer,Lambda架构,Parameter Server的论文, 主要内容为对于当今互联网公司,推荐系统已经成为了业务增长的重要引擎。好的推荐服务能够提高用户满意度,有助于互联网公司实现商业化的目标。随着互联网业务的发展,推荐系统要求能够处理海量数据;要求推荐结果精度高,能够满足用户的兴趣;要求推荐结果具有实时性,能够实时捕捉用户兴趣的变化,及时更新推荐结果。针对以上三点要求,本论文设计并实现了基于深度学习的电商实时推荐系统。本论文设计的推荐系统实现了先召回后精准排序的推荐模型,同时实现了电商平台的基础功能。通过详细的需求分析,对项目整体功能进行模块划分,得到用户交互模块、数据预处理模块、推荐模型训练模块和推荐模型预测模块四大功能模块。其中,用户交互模块产生海量数据传到数据预处理模块;在数据预处理模块,应用大数据框架处理海量数据,离线和在线两条数据流的设计满足实时性要求;推荐模型训练模块实现商品特征Embedding预处理,并分别实现了离线批量和在线增量的分布式模型训练,满足处理海量数据和实时性的要求;推荐模型预测模块设计先召回后精排的两阶段模型,实现基于HNSW算法的双塔召回模型,创新性地提出PLE结合Transformer的精排模型,兼顾了实时性和模型精度。作者独立设计并完成了以下四个功能模块:(1)用户交互模块:使用SpringBoot和MyBatis设计并实现了商品展示、购物车、商品购买、个人信息管理、获取商品推荐等功能。(2)数据预处理模块:应用Lambda架构实现离线和在线两条数据流,其中离线批计算使用Spark框架,实时流计算使用Flink框架,得到用户和商品的正排、候选、倒排数据流。根据用户对推荐结果的反馈,使用Flink框架进行样本拼接,得到正负样本。(3)推荐模型训练模块:用Node2Vec模型对商品特征Embedding进行预训练。使用Parameter Server实现分布式训练机器学习模型,对精排模型进行离线全量和线上增量训练,并存储训练好的精排模型参数。(4)推荐模型预测模块:包括召回和精排两个环节。在召回环节,实现基于HNSW算法的双塔模型,得到向量化召回,并进行多路召回合并,结果输入到精排模型。在精排环节,读取已经训练好的精排模型参数,计算最后的排序结果,给用户返回推荐结果。为了更好地挖掘用户行为序列数据中隐藏的用户兴趣信息,本文创新性地提出PLE结合Transformer的精排模型,实验结果表明其在多个目标任务中优于传统精排模型。
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