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公开(公告)号：CN111104603A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201911061594.6
申请日：2019-11-01
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9535 , G06Q30/02
Abstract: 本发明属于个性化推荐技术领域，具体为一种基于Lambda架构的实时混合推荐方法及系统。本发明推荐方法包括：结合基于相对词频的内容推荐算法和基于增量更新的协同过滤推荐算法，以加权混合推荐的方式提供推荐服务；同时实时更新项与项之间的相似性，实时调整推荐列表中的候选项，增强推荐结果的实时性和准确性；本发明系统包括离线计算模块、实时计算模块和对外服务模块；数据源包括新闻URL数据和用户点击流数据；用户点击数据以流的形式持续到达推荐系统；本发明利用开源组件的优点，借助MapReduce编程思想处理海量离线数据，基于Storm分布式流计算框架处理实时到来的流数据，将离线计算部分和实时计算部分结合起来，最终实现实时新闻推荐系统高吞吐、低时延的目标。
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