自适应推荐系统设计与实现
2016-02-13陈明辉
软件 2016年12期
陈明辉,董 晶
(华北计算技术研究所 公共安全信息化事业部 北京 100083)
自适应推荐系统设计与实现
陈明辉,董 晶
(华北计算技术研究所 公共安全信息化事业部 北京 100083)
推荐系统是现代电子商务中必不可少的系统。由于数据和计算的复杂度,导致普通应用维护和使用推荐系统变得不容易。文中设计和实现了自适应推荐系统平台。通过自适应推荐系统平台,用户可以不需要大量计算资源而进行复杂而缓慢的推荐系统计算任务,只需对每个推荐任务进行算法和相关细节的定制,就可以实现推荐模型的训练。文章最后展示了系统的主要界面,并介绍了使用方法。
推荐系统;大数据;自适应;消息队列
0 引言
互联网的出现和普及给用户带来了大量的信息,满足了用户在信息时代对信息的需求,但随着网络的迅速发展而带来的网上信息量的大幅增长,使得用户在面对大量信息时无法从中获得对自己真正有用的那部分信息,对信息的使用效率反而降低了,这就是所谓的信息超载(Information Overload)问题[1]。在大数据背景下这种情况尤为突出。
目前,针对信息超载,主流的解决方法是搜索引擎。通过搜索引擎,用户可以通过输入查询字段进行相关资料的搜索。然而,早期的搜索引擎并不能够根据不同的用户返回不同的搜索结果,有必有引入一种新的解决方案,这就是推荐系统[2]。
推荐系统的起源可以追溯到认知科学和信息检索等领域的相关研究,它与管理学以及市场营销中的用户行为建模也有密切的关系。……
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