mk-Spark2.x+协同过滤算法，开发企业级个性化推荐系统

获课》jzit.top/2893/

Spark2.x + 协同过滤算法构建企业级个性化推荐系统

一、系统架构设计

1. 技术栈选型

2. 推荐系统分层架构

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数据层 特征工程 模型训练 在线服务 业务系统 └─ 日志收集 效果评估 A/B测试 ─┘

二、核心算法实现

1. ALS协同过滤优化

scala

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// Spark ALS模型训练val als = new ALS() .setRank(50) // 潜在因子数 .setMaxIter(20) // 迭代次数 .setRegParam(0.01) // 正则化参数 .setUserCol("userId") .setItemCol("itemId") .setRatingCol("rating") .setColdStartStrategy("drop") // 冷启动处理val model = als.fit(trainingData)// 生成推荐结果val userRecs = model.recommendForAllUsers(10) // 每个用户推荐10个物品

2. 冷启动解决方案

混合推荐策略：

新用户：基于内容的推荐（物品标签匹配）

新物品：热度推荐（全局热门+类目热门）

常规场景：ALS协同过滤

三、工程化实践

1. 特征工程处理

scala

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// 用户行为特征提取val userBehaviorFeatures = spark.sql(""" SELECT userId, COUNT(*) as actionCount, AVG(rating) as avgRating, COUNT(DISTINCT itemId) as uniqueItems FROM user_actions GROUP BY userId""")// 物品特征Joinval finalFeatures = userBehaviorFeatures .join(itemFeatures, Seq("itemId"), "left") .na.fill(0) // 处理空值

2. 实时推荐管道

java

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// Flink实时处理（Java示例）DataStream<UserEvent> events = env .addSource(new KafkaSource<>()) .keyBy("userId") .process(new RecommendationProcessFunction());public static class RecommendationProcessFunction extends KeyedProcessFunction<String, UserEvent, Recommendation> { @Override public void processElement(UserEvent event, Context ctx, Collector<Recommendation> out) { // 从Redis获取实时特征 String userFeatures = redisClient.get(event.getUserId()); // 生成实时推荐 List<RecommendedItem> items = realtimeRecommender .recommend(userFeatures); out.collect(new Recommendation(event.getUserId(), items)); }}

四、性能优化方案

1. Spark调优参数

bash

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spark-submit --master yarn \ --num-executors 20 \ --executor-cores 4 \ --executor-memory 8G \ --conf spark.sql.shuffle.partitions=200 \ --conf spark.default.parallelism=200 \ --conf spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer \ your_app.jar

2. 推荐结果缓存

scala

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// 预计算推荐结果并缓存到Redisval allUserRecs = model.recommendForAllUsers(100)allUserRecs.foreachPartition { partition => val jedis = new JedisPool(redisConfig) partition.foreach { row => val userId = row.getAs[Int]("userId") val recs = row.getAs[Seq[String]]("recommendations") jedis.setex(s"rec:$userId", 3600, recs.mkString(",")) // 缓存1小时 }}

五、企业级功能扩展

1. 推荐效果评估

2. A/B测试框架

python

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# Python分流示例def assign_group(user_id): hash_val = hash(user_id) % 100 if hash_val < 50: # 50%流量 return 'control_group' # 旧算法 else: return 'test_group' # 新算法

六、部署与监控

1. 推荐系统工作流

每日离线训练：Oozie调度Spark作业

小时级更新：增量训练模型

实时推荐：Flink处理用户即时行为

2. 监控指标

数据质量：用户行为日志完整性

服务健康：API响应时间(<200ms)

业务效果：推荐点击率(CTR)

关键问题解决方案：

数据倾斜：使用salting技术处理热点用户

模型漂移：定期全量训练+在线学习

服务降级：缓存兜底策略

这个推荐系统实现方案已在电商、内容平台等多个场景验证，建议从百万级数据量开始验证，逐步扩展到千万级用户规模。实际应用中需结合业务特点调整算法权重和特征组合。