| 专利名称 | 一种基于Spark的实时推荐系统及方法 | 申请号 | CN201610465517.7 | 专利类型 | 发明专利 | 公开（公告）号 | CN106126641A | 公开（授权）日 | 2016.11.16 | 申请（专利权）人 | 中国科学技术大学 | 发明（设计）人 | 陈航;周学海;庄航 | 主分类号 | G06F17/30(2006.01)I | IPC主分类号 | G06F17/30(2006.01)I | 专利有效期 | 一种基于Spark的实时推荐系统及方法 至一种基于Spark的实时推荐系统及方法 | 法律状态 | 实质审查的生效 | 说明书摘要 | 本发明公开了一种基于Spark的实时推荐系统，构建基于Spark的一栈式推荐系统框架，包括数据采集模块、离线推荐模块、在线推荐模块和推荐模块；离线推荐模块，根据用户配置参数从离线推荐算法库中选择相应推荐算法对用户行为数据进行训练，得到用户特征模型；在线推荐模块，将用户行为数据发送给在线推荐算法库中的相应算法进行训练，得到增量用户特征模型；在线模型训练引擎将训练得到的用户特征模型作为基础模型，使用流式增量推荐算法利用最新接收到的用户行为数据对基础模型进行增量更新，得到最新用户特征模型；推荐模块，根据用户特征模型，并结合惰性更新机制更新用户推荐列表。能有效提高推荐结果的准确性和实时性。 |
1、源头对接，价格透明
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