在當今內容豐富的數位世界中，在正確的時間向正確的用戶提供正確的內容至關重要。在我們先前為 Momspresso 建立的數據管道的基礎上，我們現在實施了一個強大的推薦引擎，為數百萬 Momspresso 用戶提供個人化內容。讓我們深入了解我們如何構建這個系統。
挑戰#
Momspresso 需要一個能夠：
- 處理大量用戶互動數據
- 快速生成個人化文章推薦
- 隨著用戶與內容互動實時更新推薦
- 擴展以處理數百萬用戶和文章
我們的解決方案：基於 Spark 的推薦引擎#
我們設計了一個多組件推薦系統，利用我們先前建立的數據管道：
1. 數據生成腳本#
使用我們數據管道中的事件存儲，我們創建了腳本來生成推薦模型的訓練集。這允許我們使用真實的用戶互動數據來訓練我們的模型。
2. 使用 Spark ML-lib 進行模型訓練#
我們設置了一個基於 Spark ML-lib 的系統進行模型訓練。我們目前使用協同過濾，只需 3-4 天的數據就可以快速訓練。這使我們能夠頻繁更新模型，確保推薦保持相關性。
3. 推薦網絡服務#
我們建立了一個網絡服務，根據用戶 ID 提供文章推薦。為了解決將模型加載到內存中的高延遲問題，我們使用 Redis 實施了緩存策略。這確保了我們的推薦能夠快速響應。
4. 刪除推薦服務#
為了保持推薦的新鮮度，我們實施了一個服務，從用戶的推薦中移除已查看的文章。這個服務連接到 Kafka 並監聽查看事件，實時更新推薦。
我們推薦引擎的主要特點#
個人化：通過使用協同過濾，我們可以根據相似用戶的行為提供量身定制的推薦。
實時更新：我們的系統會隨著用戶與內容互動而更新推薦，確保相關性。
可擴展性：使用 Spark 和 Redis 使我們的系統能夠高效處理大量數據和用戶。
靈活性：我們的模塊化設計使我們能夠輕鬆替換推薦算法或在未來添加新功能。
實施和結果#
將推薦引擎與 Momspresso 的平台整合非常簡單。我們在 Nginx 中進行了小的配置更改，將我們的新推薦網絡服務用作生產網站上某個信息流的 API。
早期結果令人鼓舞：
- 增加參與度：用戶在平台上花費更多時間，每次會話閱讀更多文章。
- 改善發現：用戶發現並參與更多種類的內容。
- 提高用戶滿意度：初步反饋表明用戶認為個人化推薦很有價值。
展望未來#
隨著我們繼續完善推薦引擎，我們對幾項未來的改進感到興奮：
- 多模型方法：為不同類型的內容或用戶群實施不同的推薦模型。
- 基於內容的過濾：納入文章特徵以改善推薦，特別是對於新的或小眾內容。
- A/B 測試框架：建立一個系統，輕鬆測試不同的推薦策略。
通過不斷改進我們的推薦引擎，我們正在幫助 Momspresso 為他們的用戶提供更多價值，保持用戶參與並不斷回訪獲取更多個人化內容。
請關注我們的下一篇文章，我們將討論如何使用數據管道和推薦引擎為 Momspresso 的內容策略提供可行的洞察！