个性化推荐技术实施方案？求分享
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推荐里面有基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐、基于协同过滤推荐、关联推荐等等，但是前面三个算法具体的操作方案是怎样的呢？比如用hadoop集成R，R里面哪些算法可以实现上述功能？求案例及方案流程介绍
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2 个回复
面包君 - 我爱数据分析网创始人，阿里招聘&资深数据分析，动漫爱好者 2016-03-30 回答
赞同来自: 梁勇
引入机器学习来做个性化推荐就是解决这样的矛盾，通过机器自学习的模式实现推荐的自动化+个性化，而推荐的场景就是“人+item”的模式。给什么样的人推荐什么东西，给哪一群人推荐哪一类的东西。营销的思路上就是“交叉销售”+“向上销售”。
好了，背景介绍完了，那来说说架构上和技术上是如何实现个性化推荐平台的。这里就简单介绍。
技术平台架构上：
算法层面上：
看你是解决什么样的问题，常见的就是预测、关联、聚类、分类等问题，常用的算法就是逻辑回归、随机森林、GBDT、KNN、协同过滤（协同过滤一般在商品比较多的情况下推荐使用），这些都是可以通过Java、python或者R包来实现的。建议自己搭建一个算法封装包，因为会经常频繁调用。
数据平台架构上：
重点包括开发平台、权限管理、任务调度、监控报警、算法、任务日志、数据接口、自定义函数等这些。设计上结合开发需求、流程需求、数据安全需求等。
case one：
之前我们线下分享过母婴网站的首页个性化排序是怎么做的。数据存储在Hadoop上做离线的计算处理，
实时尽量轻量化，strom的计算。
场景做了首页排序，用户猜你喜欢（算法上根据用户最可能购买哪类商品）。
细节有什么不清楚的再咨询。
Bob - 同程旅游大数据+BI 架构师 2016-03-29 回答
赞同来自: seng
1.如果基于协同过滤的话，那么建议你使用Mahout。其中有LoglikelihoodSimilarity/PearsonCorrelationSimilarity 等相似的算法
2.也可以使用spark的mlib来完成
推荐的一些算法都可以用spark的编程来实现。
最主要的是是spark是基于内存运算，速度比hadoop的MR快了很多倍。
之前有回答一个问题，里面有推荐系统的构建流程：http://www.flybi.net/question/ ... 11379
从以下几个方面来考虑：1.系统的并发问题
如果并发过高，则需要前端架设负载均衡。
编程语言推荐用java，因为并发量大，请求量也大，就势必会用到大数据的相关组件。
2.算法模型
算法的打样、编程变现、建立算法池。
打样可以考虑用R语言，编程变现则需要java，如果讲究时效性，则要用到spark。
3.程序架构
采用最原生态的servlet+tomcat+soa
程序层次结构一定要分清楚，因为这其中需要访问redis缓存、hbase、mongodb等nosql。
4.数据更新机制
推荐数据源的更新要做好，尤其是与nosql的结合问题。
如果有实时更新，那更需要设计合理的更新措施。
5.容灾机制
解决推荐无结果、程序异常时 的问题
6.推荐后台系统
存储推荐接口的日志信息
推荐效果呈现
推荐人工干预等等