【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及推荐系统，特别涉及一种可实时调控的集成化推荐系统。
技术介绍
1、随着互联网的飞速发展，人们每天都面对海量信息资源，如商品、社交用户等，因此，个性化推荐系统应运而生且变得日益重要。例如，在社交场景中，如何能够匹配到兴趣相投、聊的来的用户，这可能需要从多角度考虑，如用户双发的特征信息、地理位置、用户偏好内容等等，这使得关于推荐技术的研究越来越得到重视和发展。
2、当前主流的推荐系统服务主要是基于各类算法，如基于知识的推荐、基于内容的推荐、基于算法模型组合推荐等。传统的推荐系统多是基于模型的服务框架，与画像特征平台、检索服务耦合性太低，推荐链路过长，虽然效果好的推荐模型可以得到用户感兴趣的内容，但现有平台对数据特征、检索服务以及规则融入较差，这样给企业推荐系统的搭建带来较大的开发成本。
3、例如：中国专利cn201711449141.1，公开了数字内容推送的方法、装置、智能终端及可读存储介质，其是利用基于待推送数字内容的选定特性分级的分级信息，并通过数字内容筛选策略包括推荐质量干预策略进行规则排序过滤，从而在推荐端针对不同用户展示不同等级内容，该方法可以有效解决不同门槛内容给用户带来的不佳的用户体检，但该方法仅在干预推荐质量上，即仅在推荐质量干预策略上进行了扩展，并不能很好的融合用户画像及算法模型，整体开发成本较高。
4、再如：中国专利cn201510184770.0，公开了一种基于地理位置的社区服务推荐方法，该方法是通过基于地理位置的推荐方法，从而提高推荐效率和准确性，但该方法仅仅
5、另外，为了兼容不同层次用户的内容消费需求，大多数内容推荐平台并不会对内容发布设置分级门槛等其他规则，现有推荐系统往往通过重排序等手段干预，不能实时的进行调控策略。
6、综上，现有的推荐系统多为针对某一方向或功能上进行扩展的单一系统，未能将推荐算法模型、规则干预计算策略以及画像平台特征深度结合，不能实时的进行调控策略，无法在大规模推荐场景中为用户带来高效、个性化的体检。
技术实现思路
1、为解决上述问题，本专利技术提供了一种可实时调控的集成化推荐系统，以解决现有的推荐系统性能单一、不能实时调控的问题。
2、本专利技术采用以下技术方案：
3、一种可实时调控的集成化推荐系统，包括画像特征获取模块、推荐算法模块、索引模块、实时规则配置化模块和推荐结果返回模块；
4、所述画像特征获取模块从画像特征平台featureserver中获取画像特征并生成特征向量；
5、所述推荐算法模块对所述特征向量召回和/或排序，以计算获得嵌入向量，并请求faissserver检索平台计算推荐结果topk；
6、所述实时规则配置化模块用于实时获取动态排序规则，并根据所述动态排序规则对推荐结果topk进行规则排序，从而获得最终的个性化推荐结果；
7、所述推荐结果返回模块通过tf serving服务系统返回最终的个性化推荐结果。
8、进一步地，所述动态排序规则由运营人员根据业务场景和要求进行动态配置。
9、进一步地，所述实时规则配置化模块通过etcdutil或kafkautil实时获取所述动态排序规则。
10、进一步地，所述画像特征平台featureserver包括hbase和redis组件。
11、进一步地，所述画像特征获取模块所获取的画像特征包括离线特征、实时特征和序列特征中的任意一种或几种信息。
12、进一步地，所述画像特征获取模块根据所述画像特征的应用场景将所获取的画像特征认定为用户画像特征或物品画像特征。
13、进一步地，所述推荐算法模型包括召回模型和排序模型，所述召回模型和排序模型分别用于对所述特征向量进行召回和排序，所述召回模型包括lightgbm模型、i2i模型或u2i模型中的任意一种，所述排序模型为fm排序模型。
14、进一步地，所述画像特征获取模块与所述推荐算法模块之间通过grpc通信协议或http服务协议进行通信。
15、进一步地，所述tf serving服务系统采用grpc通信协议或http服务协议进行通信。
16、进一步地，所述推荐算法模块请求faissserver平台计算推荐结果topk。。
17、采用上述技术方案后，本专利技术与
技术介绍
相比，具有如下优点：
18、1、本专利技术的可实时调控的集成化推荐系统先通过集成画像特征平台featureserver以高效的进行画像特征的提取和计算，再经过推荐算法模块进行召回和排序，并使用海量向量检索推荐式服务faissserver检索平台快速计算相似用户或物品得到推荐结果topk，然后根据所述动态排序规则对推荐结果topk进行规则排序，从而实现不同场景下的实时干预调控以获得最终的个性化推荐结果。
19、2、本专利技术的系统集成了画像特征平台、推荐算法模型和规则干预，并将海量向量检索服务与实时规则配置化模块相结合，实现规则的配置和实时更新，为企业提供一站式数据服务和推荐服务平台，达到推荐平台模块的高度集成化，避免常规推荐系统服务链路过长的问题，使企业无需进行复杂规则计算功能的开发和迭代，从而降低企业部署开发成本，不仅适用于小规模企业快速搭建推荐系统服务，同时能够支撑的大中企业商家用户推荐服务，精准定位潜在客户和生成推荐，为用户带来高效、个性化的推荐服务。
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1.可实时调控的集成化推荐系统，其特征在于：包括画像特征获取模块、推荐算法模块、索引模块、实时规则配置化模块和推荐结果返回模块；
2.如权利要求1所述的一种可实时调控的集成化推荐系统，其特征在于：所述动态排序规则由运营人员根据业务场景和要求进行动态配置。
3.如权利要求1所述的一种可实时调控的集成化推荐系统，其特征在于：所述实时规则配置化模块通过EtcdUtil或KafkaUtil实时获取所述动态排序规则。
4.如权利要求2所述的一种可实时调控的集成化推荐系统，其特征在于：所述画像特征平台FeatureServer包括Hbase和Redis组件。
5.如权利要求4所述的一种可实时调控的集成化推荐系统，其特征在于：所述画像特征获取模块所获取的画像特征包括离线特征、实时特征和序列特征中的任意一种或几种信息。
6.如权利要求5所述的一种可实时调控的集成化推荐系统，其特征在于：所述画像特征获取模块根据所述画像特征的应用场景将所获取的画像特征认定为用户画像特征或物品画像特征。
7.如权利要求6所述的一种可实时调控的集成
8.如权利要求7所述的一种可实时调控的集成化推荐系统，其特征在于：所述画像特征获取模块与所述推荐算法模块之间通过GRPC通信协议或Http服务协议进行通信。
9.如权利要求8所述的一种可实时调控的集成化推荐系统，其特征在于：所述TFServing服务系统采用GRPC通信协议或Http服务协议进行通信。
10.如权利要求1~9任一项所述的一种可实时调控的集成化推荐系统，其特征在于：所述推荐算法模块请求FaissServer平台计算推荐结果TopK。
...【技术特征摘要】
1.可实时调控的集成化推荐系统，其特征在于：包括画像特征获取模块、推荐算法模块、索引模块、实时规则配置化模块和推荐结果返回模块；
2.如权利要求1所述的一种可实时调控的集成化推荐系统，其特征在于：所述动态排序规则由运营人员根据业务场景和要求进行动态配置。
3.如权利要求1所述的一种可实时调控的集成化推荐系统，其特征在于：所述实时规则配置化模块通过etcdutil或kafkautil实时获取所述动态排序规则。
4.如权利要求2所述的一种可实时调控的集成化推荐系统，其特征在于：所述画像特征平台featureserver包括hbase和redis组件。
5.如权利要求4所述的一种可实时调控的集成化推荐系统，其特征在于：所述画像特征获取模块所获取的画像特征包括离线特征、实时特征和序列特征中的任意一种或几种信息。
6.如权利要求5所述的一种可实时调控的集成化推荐系统，其特征在于：所述画像特征获...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄天财，黄俊杰，吕金松，黄海波，洪振，余承超，郑颖，罗浩，阮争志，李庆勇，
申请(专利权)人：厦门她趣信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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