推荐系统的核心逻辑 MVP

我们将设计一个基于内容经济的推荐系统（Minimum Viable Product, MVP）。这个系统将通过收集用户行为数据，计算用户相似度，并生成个性化的推荐结果。推荐系统将包括数据收集、数据存储、数据处理和推荐服务几个关键部分。

MVP功能点概要

1. 前端埋点数据收集：收集用户行为数据，如浏览、点击、购买等。
2. 数据存储：将收集到的数据存储在ClickHouse数据库中。
3. 离线计算用户相似度：使用Spark计算用户之间的相似度。
4. 实时推荐服务：基于用户相似度，为用户提供实时推荐。

实现步骤

步骤一：前端埋点数据收集

1. 设置前端埋点：在网站或应用中添加JavaScript代码，收集用户行为数据。

// 前端埋点示例（使用JavaScript）
document.addEventListener('DOMContentLoaded', (event) => {document.querySelectorAll('.trackable-item').forEach(item => {item.addEventListener('click', (e) => {let userId = getUserId(); // 获取用户IDlet itemId = e.target.dataset.itemId; // 获取项目IDlet actionType = 'click'; // 行为类型let actionTime = new Date().toISOString(); // 行为时间// 发送数据到后端fetch('/track', {method: 'POST',headers: {'Content-Type': 'application/json'},body: JSON.stringify({user_id: userId,item_id: itemId,action_type: actionType,action_time: actionTime})});});});
});function getUserId() {// 模拟获取用户ID的逻辑return '12345';
}

步骤二：数据存储

2. 后端服务接收数据并存储到ClickHouse：

# 使用Flask作为后端服务
from flask import Flask, request
from clickhouse_driver import Clientapp = Flask(__name__)
client = Client(host='clickhouse_host', user='default', password='your_password', database='default')@app.route('/track', methods=['POST'])
def track():data = request.jsonuser_id = data['user_id']item_id = data['item_id']action_type = data['action_type']action_time = data['action_time']# 插入数据到ClickHouseclient.execute('''INSERT INTO user_behavior (user_id, item_id, action_type, action_time) VALUES (%s, %s, %s, %s)''', (user_id, item_id, action_type, action_time))return 'OK', 200if __name__ == '__main__':app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

3. 在ClickHouse中创建存储表：

CREATE TABLE user_behavior (user_id String,item_id String,action_type String,action_time DateTime
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY (user_id, action_time);

步骤三：离线计算用户相似度

4. 使用Spark计算用户相似度：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
from pyspark.ml.recommendation import ALS# 创建Spark会话
spark = SparkSession.builder \.appName("UserSimilarityCalculation") \.getOrCreate()# 加载用户行为数据
user_behavior = spark.read \.format("jdbc") \.option("url", "jdbc:clickhouse://clickhouse_host:8123/default") \.option("dbtable", "user_behavior") \.option("user", "default") \.option("password", "your_password") \.load()# 训练ALS模型
als = ALS(userCol="user_id", itemCol="item_id", ratingCol="action_type", coldStartStrategy="drop")
model = als.fit(user_behavior)# 生成用户相似度矩阵
user_factors = model.userFactors
user_similarity = user_factors.alias("i").join(user_factors.alias("j"), col("i.id") != col("j.id")) \.select(col("i.id").alias("user1"), col("j.id").alias("user2"), cosine_similarity(col("i.features"), col("j.features")).alias("similarity"))# 保存用户相似度矩阵到ClickHouse
user_similarity.write \.format("jdbc") \.option("url", "jdbc:clickhouse://clickhouse_host:8123/default") \.option("dbtable", "user_similarity") \.option("user", "default") \.option("password", "your_password") \.mode("overwrite") \.save()

步骤四：实时推荐服务

5. 构建推荐API服务：

from flask import Flask, request, jsonify
from clickhouse_driver import Clientapp = Flask(__name__)
client = Client(host='clickhouse_host', user='default', password='your_password', database='default')@app.route('/recommend', methods=['GET'])
def recommend():user_id = request.args.get('user_id')# 查询用户最近的行为数据user_behavior = client.execute('''SELECT item_id, COUNT(*) AS count FROM user_behavior WHERE user_id = %s GROUP BY item_id ORDER BY count DESC LIMIT 10''', (user_id,))# 查询用户相似度user_similarity = client.execute('''SELECT user2 AS similar_user, similarity FROM user_similarity WHERE user1 = %s ORDER BY similarity DESC LIMIT 10''', (user_id,))# 基于相似用户的行为推荐similar_users = [user[0] for user in user_similarity]recommendations = client.execute('''SELECT item_id, COUNT(*) AS count FROM user_behavior WHERE user_id IN %s AND item_id NOT IN (SELECT item_id FROM user_behavior WHERE user_id = %s) GROUP BY item_id ORDER BY count DESC LIMIT 10''', (tuple(similar_users), user_id))return jsonify(recommendations)if __name__ == '__main__':app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

数据结构

用户行为数据表（user_behavior）

CREATE TABLE user_behavior (user_id String,item_id String,action_type String,action_time DateTime
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY (user_id, action_time);

用户相似度矩阵表（user_similarity）

CREATE TABLE user_similarity (user1 String,user2 String,similarity Float32
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY (user1, similarity DESC);

评估效果

使用离线评估指标（如精确度、召回率、NDCG）和在线评估指标（如点击率、转化率）来评估推荐系统的效果。可以通过模拟用户行为数据或在实际环境中进行A/B测试来验证推荐系统的性能。

以上实现步骤提供了一个完整的、最小可验证的推荐系统功能点，从数据收集、存储、处理到推荐服务。通过该MVP，可以验证推荐系统在内容经济中的实际效果，并在此基础上进行进一步优化和扩展。