Facebook推荐系统架构（facebook相关推荐）

搞不懂Facebook推荐系统架构（faceb？别急。本文把大问题拆成6个小问题，先讲分布式架构:浅谈分布式架构核心R，再讲有哪些值得推荐的开源数据管理系统，看完就有思路。

本文目录一览：

• 1、分布式架构:浅谈分布式架构核心RPC原理
• 2、有哪些值得推荐的开源数据管理系统
• 3、推荐系统中的排序技术
• 4、电脑培训分享微服务系统架构的发展趋势
• 5、主流的数据分析平台构架有哪些?
• 6、个性化推荐排序详解

分布式架构:浅谈分布式架构核心RPC原理

1、RPC框架的目标就是把2-10步封装起来，把调用、编码/解码的过程封装起来，让用户像调用本地服务一样的调用远程服务。

2、RPC（Remote Promote Call） 一种进程间通信方式。允许像调用本地服务一样调用远程服务。RPC框架的主要目标就是让远程服务调用更简单、透明。

3、所以这架构图的意思是：当 user 想发起一个远程调用时，它实际是通过本地调用 User-stub。并通过本地的RPCRuntime传输 。

4、分布式系统是建立在网络上的软件系统。 处理协助任务，然后整合结果。在分布式系统中，一组独立的计算机向用户呈现一个统一的整体，就像一个系统一样。

有哪些值得推荐的开源数据管理系统

1、十大数据库管理系统排名榜中的Sybase，是一种典型的UNIX或WindowsNT平台上客户机/服务器环境下的大型数据库系统。系统具有完备的触发器、存储过程、规则以及完整性定义，支持优化查询，具有较好的数据安全性。

2、安装MicrosoftSQLServer软件并配置数据库实例。创建一个新的数据库。创建表格并定义字段和数据类型。插入数据到表格中。使用Transact-SQL语句执行查询操作。PostgreSQL PostgreSQL是一种开源的关系型数据库管理系统。

3、Facebook Scribe 贡献者：Facebook 简介：Scribe是Facebook开源的日志收集系统，在Facebook内部已经得到大量的应用。

4、MySQL MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统，为甲骨文公司产品。支持多种存储引擎、集群、全文索引、支持多线程、充分利用CPU资源、支持多用户等其它许多非常专业的功能。

5、EventLog Aanlyzer是一款企业级日志管理系统，自被研发并投入使用以来一直受到全球各类企业的青睐。其独具的管理流程完全解决了企业对日志收集、分析、储存的需求。

推荐系统中的排序技术

在工业应用中，推荐系统通常可分为两部分，召回和排序。

外排序、内排序、插入类排序、直接插入排序、希尔排序、选择类排序。推荐算法是计算机专业中的一种算法，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西，应用推荐算法比较好的地方主要是网络。

推荐系统的排序是一个经典的机器学习场景，对于推荐结果影响也十分重大，除了对模型算法的精益求精之外，更需要对业务的特征，工程的架构，数据处理的细节和pipeline的流程进行仔细推敲和深入的优化。

它主要研究如何将一组数据按照某种规则进行分类，然后再对每个类别进行排序。排序能力的发展随着计算机技术的不断发展，排序算法的排序能力也得到了极大的提升。

个性化推荐技术基于的逻辑基础 简单的来说，就是我们首先要搞清楚，淘宝的个性化推荐技术会通过什么样的方式把产品优先展现在你面前。这种推荐的逻辑基础是什么？我们可以简单的分成四个不同的层面来分析。

电脑培训分享微服务系统架构的发展趋势

1、随着业务场景的不断变化，我们已经看到了基于推送或事件的架构正在成为一种趋势。服务向订阅事件的观察者容器发送事件，容器异步做出响应，事件发送者可能对此一无所知。

2、微服务架构下用户面临的监控问题 在转型到微服务架构以后，用户在监控方面主要会面临以下问题。监控配置的维护成本增加。

3、想象一下：你有一个由五个服务组成的应用程序，每个服务又由大约10个容器组成。你对应用程序的物理拓扑及其服务间的逻辑交互的了解很快就会过时，因为它的组件会移动。

4、企业需要想办法解决这些问题，因为等到下一次事故发生就为时已晚。为此，混沌工程应运而生。混沌工程旨在将故障扼杀在襁褓之中，也就是在故障造成中断之前将它们识别出来。

5、微服务架构是当前蕞流行的技术架构，主要组件有注册中心、网关、配置中心和各种微服务模块。架构灵活、易扩展、可动态扩容。

主流的数据分析平台构架有哪些?

数字化平台总体架构包括“一云”、“二网”、“三平台”。“一云”城市云数据中心基于开放架构，为城市建设容合、开放、安全的云数据中心，整合、共享和利用各类城市信息资源，提升证府服务与决策效率和合理性。

网易猛犸大数据平台使一站式的大数据应用开发和数据管理平台，包括大数据开发套件和hadoop发行版两部分。大数据开发套件主要包含数据开发、任务运维、自助分析、数据管理、项目管理及多租户管理等。

Lambda架构 大多数架构基本都是Lambda架构或者基于其变种的架构。Lambda的数据通道分为两条分支：实时流和离线。优点：既有实时又有离线，对于数据分析场景涵盖的非常到位。

数据剖析层：剖析函数就相对比较容易理解了，便是各种数学函数，比方K均值剖析、聚类、RMF模型等等。数据展现：结果以什么样的方式呈现，其实便是数据可视化。

个性化推荐排序详解

1、举例：如果用户经常观看和购买化妆品相关的视频，那么抖音可能会向用户推荐与化妆品相关的广告或推广内容。需要注意的是，抖音的排列算法是根据每个用户的个性化需求进行优化的，所以不同用户的抖音列表可能会有所不同。

2、注重美感和简洁性。要选择合适的配图和插图，增加阅读的趣味性和吸引力。可以使用一些免费的图片素材网站，如Unsplash、Pexels等，或者自己拍摄或制作图片。

3、亲密度排序：根据用户在抖音上的行为记录和兴趣偏好，推荐与用户兴趣相关的作品，这种排序方式用于推荐给用户个性化内容。关注度排序：根据用户关注的博主或话题来排序，对于用户关注的博主或话题发布的作品会排在前面。

4、互动程度：浏览记录也可能会根据你对作品的互动程度进行排序。例如，如果你在特定作品中进行了点赞、评论、转发或分享等互动操作，那么这些作品可能会在浏览记录中得到优先显示。

5、如果是非实体的推荐品，定义风格也不是一件容易的事，同一个作者的文风和曲风也会发生改变。

6、口头推荐结果的排序通常基于以下几个方面： 历史浏览或购买记录：根据用户过去的浏览或购买历史记录来推荐产品或服务。 用户的个性化兴趣：根据用户的个人兴趣和喜好来推荐相关的产品或服务。

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