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推荐流_feed 流_吃饭流_极简版 1.0 想了好几天了准备代码完善一下

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发表于 2020-9-19 08:32:49 | 显示全部楼层 |阅读模式
先决条件

  • 前期内容少客户少
  • 非新闻类时间不是特别紧要
  • 内容数量最好能达到 1000+
  • 用户数量少不到 10w,无需为每个用户个性化定制
  • 垂直领域,用户群体聚合


设计思路

  • 吃和喂的操作大部分交给前端,减少服务器压力
  • 类似定时更新的排行榜,热度榜,百度热榜,云音乐
  • 排名菜的热度,友圈。
  • 前端吃的时候不能光吃热的,要冷热一块吃,但是热的占比要大
  • 系统里有角色,厨师 cook,客户 eat,饭馆 feed,饭菜 moments,饭菜热度 hot


厨师 cook

  • customer 表 cook 值不同,影响 moment 的 hot 值,大 V,2,10


饭菜 moment

  • 冷启动,根据 eat 量,浏览量,点赞,评论,发布人,时间计算热度
  • 饭菜热度 hot 是计算出来的,每一个菜都会有 hot 值
  • hot 热度不是一直不变的,会随时间变凉。


饭馆 feed

  • 根据 hot 给 moment 排序形成总表,redis,id+hot
  • 服务端生成的 feed 是所有的菜,客户请求的 feed 表不是无限,最好限制在 500 左右,取 300 个头部,150 个中部,50 个尾部非 0 非负:6:3:1
  • 等待客户请求
  • 小餐馆没有必要给每位客人定制 feed 表,大家就公用一个 feed 表就 ok


客户 eat

  • 客户需要根据自己的需要进行请求接收新的 feed
  • 新鲜的 feed 表需要第一时间根据 eat 表去重,eat 时候不允许重复,使用布隆过滤
  • eat 的时候可以随机,头部占比大一点,其他占比小一点:6:3:1 。10id-》详细列表。
  • 1 。eat 请求的时候服务端要对吃掉的菜 10id 做降温处理,2 。eat 量累加,eat 量快要=60%app 客户量的时候进行急速降温处理。
  • feed 表被曝光会放到 eat 表,前端
  • eat 表不能无限大,限制值,超出就开始拉


客户 feedback

  • 对于感兴趣的 moment 客户会进行反馈(查看详情),点赞,评论,长时间浏览,完播率,等这一系列的操作变成客户的反馈事件
  • 有尊贵的客户也有找事的,他们的 feedback 值不同,对 hot 值的反馈影响有差异
  • feedback 会被反馈到饭馆的 moment 的 hot 值
  • 从而影响 feed 表排序,形成闭环


代码改造

  • 创建 sysrecommend 表
  • 推荐 recmond 模块
  • capi 查询友圈加个接口:根据 10ids 查询返回
  • capi 加 feed 接口,从 redis 获取一定数量的 500ids
  • sapi 加接口 makefeed 全量同步:遍历计算 moments 的 hot 值,保存到 redis
  • redis 存储结构,id:hot,以 sorted set 格式存
  • 新增的友圈直接+权重算到到 redis 里
  • sapi 加接口,根据 ids 返回 redis 里的 hot 值。
  • sapi 加接口,可以直接手动调整 redis,hot 值
  • capi 加接口,可以调节 redishot 值大小,如果没有那么就新增
  • 加 cook 权重,feedback 权重,
  • 初始值为 2 。
  • 后台创建的用户权重值为 5 。
  • hot 值
  • capi 加 feed 操作,增改查
  • sapi 加 feed 操作,增改查
  • 还需要根据类目来做 feed
  • 计算规则可配置


下一步做个性推荐:

  • 获取用户操作列表,查看表,评论表,点赞表,收藏表,用户标签权重计算结果,找同标签内容,找同质用户
  • 流计算,获得新的个人 feed 列表,每次刷新个人 feed 都会更新
,
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寂寞高手

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发表于 2020-9-22 07:27:13 | 显示全部楼层
很有娱乐精神
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寂寞高手

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发表于 2020-10-1 12:23:07 | 显示全部楼层
论坛是我家,发展靠大家
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