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百分点推荐引擎——从需求到架构

这些信息数量不算非常多,但是使用频率非常高,基本上我们的每次推荐都要用到数十甚至数百个商品信息。之所以选用Redis,我们看重的是它的速度,持久化和以及主从机制。...这些数据的特点是不需要Schema,数量多,但绝大多的使用频率很低。之所以选用Membase,主要原因是因为它可以很方便的进行横向扩展以及有丰富的Client API支持。 MySQL集群。...正如前面所说,目前我们使用Hadoop/HDFS来存储客户的原始数据,并在其上做一些统计处理。另外,我们也在计划将一些离线算法和数据转移到Hadoop平台上以便发挥Hadoop的潜力。...以百分点推荐引擎的“基于浏览历史的个性化推荐”为例,它就使用到了热扩散和基于内容的推荐两种算法。 得益于存储和算法的分离,算法层并不需要考虑数据的备份容灾等问题。...可见,业务层完全将推荐算法作为黑盒子来使用,这样业务层就可以集中注意力满足客户多种多样的需求。另外,同算法层一样,业务层也无须关心数据的存储备份和容灾。

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