【王喆-推荐系统】前沿篇-(task3)流处理平台Flink：实时推荐
栗子：2020年双十一，阿里基于 Flink，实现了数据的批流一体处理，每秒能够处理 40 亿条的巨量数据。这也是业界首次在这么大规模的数据洪峰之上，实现数据流的实时处理。实时数据流处理功能的实现，让阿里的推荐系统引擎能够在双 11 期间做出更快速的反应，实时抓住用户的兴趣，给出更准确的推荐。带着三个问题进行学习：为什么说实时性是影响推荐系统效果的关键因素？到底什么是批流一体的数据处理体系？业界....
Flink AI Flow 是如何把实时推荐系统里面复杂的工作流，用一个完整的工作流描述出来？
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基于 Apache Flink + Hologres 的实时推荐系统关键技术有哪些？
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5 年迭代 5 次，抖音基于 Flink 的推荐系统演进历程
本文基于字节跳动推荐系统基础服务方向负责人郭文飞在 5 月 22 日 Apache Flink Meetup 分享的《Flink 在字节跳动推荐特征体系中的落地实践》整理，主要内容包括：业务背景新一代系统架构后续规划GitHub 地址 https://github.com/apache/flink欢迎大家给 Flink 点赞送 star~2021 年，字节跳动旗下产品总 MAU 已超过 19 亿....
Flink + 强化学习搭建实时推荐系统
如今的推荐系统，对于实时性的要求越来越高，实时推荐的流程大致可以概括为：推荐系统对于用户的请求产生推荐，用户对推荐结果作出反馈 (购买/点击/离开等等)，推荐系统再根据用户反馈作出新的推荐。这个过程中有两个值得关注的地方：这可被视为是一个推荐系统和用户不断交互、互相影响的过程。推荐系统需要对用户反馈作出快速及时的响应。这两点本篇分别通过强化学习和 Flink 来实现，而在此之前先了解一些背景概念....
基于实时计算（Flink）打造一个简单的实时推荐系统
1.背景对个人来说，推荐系统起着信息过滤的作用；对Web/App来说，推荐系统起着满足用户个性化需求，提升用户满意度的作用。亚马逊推荐产生的成交额占其GMV的30%以上；Netflix推荐系统每年帮其节省了近10亿美金的业务费用。推荐系统越来越实时化。当一个会员访问Netflix，Netflix希望能够帮助他在几秒钟之内就找到他感兴趣的影片，以免他去寻找别的娱乐方式。下文为您介绍如何基于阿里云实....
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