本文來(lái)自微信公眾號(hào)“智能體AI”。
隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的蓬勃發(fā)展，智能推薦系統(tǒng)在電商、內(nèi)容平臺(tái)、社交媒體等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。推薦系統(tǒng)的核心目標(biāo)是為用戶提供個(gè)性化的服務(wù)，精準(zhǔn)匹配用戶需求，提升用戶體驗(yàn)和業(yè)務(wù)價(jià)值。本文將通過(guò)分層解析的方式，詳細(xì)介紹智能推薦系統(tǒng)的架構(gòu)和各個(gè)部分的作用，幫助大家全面理解推薦系統(tǒng)如何在背后發(fā)揮作用。
一、架構(gòu)概述
智能推薦系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)相對(duì)復(fù)雜，為了提高系統(tǒng)的靈活性和性能，通常將其劃分為多個(gè)層次。這種分層架構(gòu)不僅有助于模塊化系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)和維護(hù)，也能夠幫助企業(yè)根據(jù)不同需求進(jìn)行定制化優(yōu)化。整體上，智能推薦系統(tǒng)可分為以下六個(gè)層次：基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層、計(jì)算存儲(chǔ)層、數(shù)據(jù)能力層、推薦算法層、接口服務(wù)層和業(yè)務(wù)應(yīng)用層。
1.從基礎(chǔ)到業(yè)務(wù)的架構(gòu)流
我們從數(shù)據(jù)的采集到推薦結(jié)果的展示，推薦系統(tǒng)按照數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的順序?qū)訉舆f進(jìn)：基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的收集，計(jì)算存儲(chǔ)層確保數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)和計(jì)算，數(shù)據(jù)能力層為后續(xù)的推薦算法處理提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)，推薦算法層通過(guò)復(fù)雜的算法實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)推薦，接口服務(wù)層為用戶提供個(gè)性化的推薦接口，最終在業(yè)務(wù)應(yīng)用層實(shí)現(xiàn)用戶可見(jiàn)的推薦功能。
二、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層
智能推薦系統(tǒng)的運(yùn)行需要大量數(shù)據(jù)作為支持，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層是整個(gè)系統(tǒng)的基石，它承載了系統(tǒng)所需的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)。
1.業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)是企業(yè)內(nèi)部的核心數(shù)據(jù)，它直接反映了用戶的行為和操作習(xí)慣。常見(jiàn)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)包括：
- 商品信息：系統(tǒng)推薦的產(chǎn)品詳情，如商品名稱、描述、分類、價(jià)格等。
- 搜索記錄：用戶在平臺(tái)上的搜索行為，能夠體現(xiàn)用戶的實(shí)時(shí)需求。
- 訂單記錄：用戶歷史購(gòu)買記錄，為個(gè)性化推薦提供依據(jù)。
- 用戶行為數(shù)據(jù)：例如用戶的瀏覽、點(diǎn)贊、評(píng)論等行為，這些數(shù)據(jù)用于分析用戶興趣偏好。
這些業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)幫助系統(tǒng)了解用戶的行為模式和需求，直接影響推薦的精準(zhǔn)度。
2.外部數(shù)據(jù)
除了企業(yè)自身的數(shù)據(jù)，外部數(shù)據(jù)也是提升推薦質(zhì)量的重要資源。常見(jiàn)的外部數(shù)據(jù)包括：
- 工商信息：獲取供應(yīng)商或商家的注冊(cè)信息，驗(yàn)證其資質(zhì)。
- 競(jìng)品信息：通過(guò)分析競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的產(chǎn)品和定價(jià)策略，優(yōu)化推薦內(nèi)容。
- 外部產(chǎn)品信息：例如行業(yè)報(bào)告、產(chǎn)品評(píng)價(jià)等，為推薦提供更加全面的視角。
通過(guò)整合內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層為推薦系統(tǒng)提供了豐富的輸入，幫助系統(tǒng)全面分析用戶需求。
三、計(jì)算存儲(chǔ)層
隨著基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的收集和增長(zhǎng)，推薦系統(tǒng)需要一個(gè)高效的計(jì)算和存儲(chǔ)架構(gòu)來(lái)處理海量數(shù)據(jù)。這就是計(jì)算存儲(chǔ)層的作用所在。該層確保數(shù)據(jù)能夠被快速存取和處理，支撐上層的數(shù)據(jù)分析和推薦算法。
1.存儲(chǔ)技術(shù)
- Hive：是一種基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理，支持SQL查詢，是處理離線數(shù)據(jù)的重要工具。
- MySQL：作為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，MySQL擅長(zhǎng)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，主要用于實(shí)時(shí)查詢和管理。
- Spark和Flink：這兩個(gè)框架是處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的流行選擇，Spark更側(cè)重于批處理，而Flink則擅長(zhǎng)實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)處理。
這些工具組合在一起，確保了推薦系統(tǒng)能夠處理不同形式的數(shù)據(jù)流，并通過(guò)分布式計(jì)算框架提升計(jì)算效率。
2.數(shù)據(jù)處理能力
為了確保推薦的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，計(jì)算存儲(chǔ)層需要能夠處理巨量數(shù)據(jù)，并在短時(shí)間內(nèi)提供計(jì)算結(jié)果。通過(guò)存儲(chǔ)層的計(jì)算能力，推薦系統(tǒng)可以對(duì)用戶的行為進(jìn)行實(shí)時(shí)響應(yīng)，確保推薦的時(shí)效性。
四、數(shù)據(jù)能力層
數(shù)據(jù)能力層是連接存儲(chǔ)層與算法層的紐帶，它對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步加工和處理，為推薦算法提供高質(zhì)量的輸入。該層通過(guò)特征工程、數(shù)據(jù)分析等手段，從海量數(shù)據(jù)中提取出與推薦相關(guān)的信息。
1.數(shù)據(jù)標(biāo)注
推薦系統(tǒng)依賴于有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化。通過(guò)數(shù)據(jù)標(biāo)注，系統(tǒng)能夠?qū)τ脩粜袨?、商品屬性等進(jìn)行打標(biāo)簽，以便后續(xù)的推薦算法能夠更好地理解數(shù)據(jù)的含義。
2.圖像處理
對(duì)于涉及圖像推薦的場(chǎng)景，如電商平臺(tái)上的商品圖片，圖像處理技術(shù)能夠自動(dòng)分析圖片的視覺(jué)特征，提升視覺(jué)搜索和推薦的效果。
3.特征工程
特征工程是推薦系統(tǒng)中至關(guān)重要的一環(huán)。通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提取出能夠反映用戶偏好的特征，推薦系統(tǒng)才能更好地匹配用戶需求。常見(jiàn)的特征包括用戶的購(gòu)買頻率、點(diǎn)擊率、瀏覽時(shí)長(zhǎng)等。
4.知識(shí)圖譜
知識(shí)圖譜通過(guò)構(gòu)建數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，為推薦系統(tǒng)提供了更高層次的語(yǔ)義理解能力。例如，在電商平臺(tái)中，系統(tǒng)可以通過(guò)知識(shí)圖譜理解商品的屬性、關(guān)聯(lián)商品，從而進(jìn)行更精準(zhǔn)的推薦。
五、推薦算法層
在處理完數(shù)據(jù)之后，推薦系統(tǒng)進(jìn)入了核心的推薦算法層。推薦算法可以分為召回算法和排序算法兩部分。
1.召回算法
召回算法負(fù)責(zé)從大量候選物品中篩選出符合用戶興趣的內(nèi)容。主要的召回算法有：
- 關(guān)聯(lián)規(guī)則：根據(jù)用戶的歷史行為，推測(cè)出他們可能感興趣的商品。例如，購(gòu)買了某種商品的用戶，可能也會(huì)對(duì)相關(guān)產(chǎn)品感興趣。
- 協(xié)同過(guò)濾：基于用戶之間的相似性（用戶-用戶協(xié)同過(guò)濾）或商品之間的相似性（商品-商品協(xié)同過(guò)濾），推薦相似用戶喜歡的內(nèi)容。
- 知識(shí)推薦：借助知識(shí)圖譜等技術(shù)，系統(tǒng)能夠在復(fù)雜的場(chǎng)景中通過(guò)推理得出合適的推薦。
- 角色推薦：根據(jù)用戶的身份特征，例如職業(yè)、年齡等，推薦適合其身份的內(nèi)容或產(chǎn)品。
2.排序算法
召回后的候選結(jié)果通常數(shù)量較多，排序算法負(fù)責(zé)對(duì)這些候選結(jié)果進(jìn)行打分并排序。常見(jiàn)的排序算法包括：
- LR（邏輯回歸）：用于處理簡(jiǎn)單的線性關(guān)系。
- GBDT（梯度提升決策樹(shù)）：適合處理高維稀疏數(shù)據(jù)的分類任務(wù)。
- DNN（深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）：通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型處理復(fù)雜的非線性關(guān)系，擅長(zhǎng)處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。
- XGBoost：一種高效的梯度提升決策樹(shù)算法，常用于推薦場(chǎng)景中的排序任務(wù)。
通過(guò)這些算法，推薦系統(tǒng)能夠綜合考慮用戶行為、產(chǎn)品特性等因素，得出最優(yōu)的推薦順序。
六、接口服務(wù)層
接口服務(wù)層負(fù)責(zé)推薦系統(tǒng)的對(duì)外服務(wù)，直接面向業(yè)務(wù)應(yīng)用層，主要功能包括：
- 智能化搜索：幫助用戶通過(guò)關(guān)鍵詞快速找到他們需要的產(chǎn)品或內(nèi)容。
- 個(gè)性化展示：根據(jù)用戶的偏好，為其量身定制頁(yè)面展示和推薦結(jié)果。
- 精準(zhǔn)化推薦：將算法輸出的結(jié)果個(gè)性化推送給用戶，確保推薦的準(zhǔn)確性。
接口服務(wù)層的核心任務(wù)是為業(yè)務(wù)提供靈活的接口和服務(wù)，使得推薦算法的結(jié)果能夠直接應(yīng)用到不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中。
七、業(yè)務(wù)應(yīng)用層
業(yè)務(wù)應(yīng)用層是智能推薦系統(tǒng)的最終呈現(xiàn)部分，也是用戶直接交互的部分。不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景會(huì)對(duì)推薦系統(tǒng)提出不同的需求：
- 相關(guān)推薦：如電商中的“你可能還喜歡”，通過(guò)用戶歷史瀏覽或購(gòu)買數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)商品推薦。
- 找相似：根據(jù)用戶瀏覽的商品，為其推薦相似款式或功能的商品。
- 列表排序：將商品按照用戶偏好進(jìn)行排序，使得最符合用戶需求的商品排在前列。
- 入口推薦：在頁(yè)面入口位置為用戶展示個(gè)性化的推薦內(nèi)容，例如首頁(yè)的推薦商品列表。
業(yè)務(wù)應(yīng)用層是推薦系統(tǒng)真正體現(xiàn)其商業(yè)價(jià)值的地方，精確、個(gè)性化的推薦可以有效提升用戶的粘性和業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)化率。
八、總結(jié)
智能推薦系統(tǒng)通過(guò)多層次的架構(gòu)設(shè)計(jì)，從數(shù)據(jù)收集、計(jì)算存儲(chǔ)到推薦算法、接口服務(wù)，最終在業(yè)務(wù)層實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶的個(gè)性化推薦。各個(gè)層次的協(xié)同工作，確保了推薦系統(tǒng)能夠處理海量數(shù)據(jù)，快速響應(yīng)用戶需求，持續(xù)優(yōu)化推薦效果。在未來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，推薦系統(tǒng)將不斷演進(jìn)，變得更加智能化、精準(zhǔn)化，為企業(yè)和用戶創(chuàng)造更大的價(jià)值。
