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推荐系统之冷启动问题

前言 冷启动问题同比于启动车辆,通常车正式开启之前需要有热车阶段,这个过程就是冷启动过程。冷启动在推荐系统也是常见的问题,大家知道类似于抖音、淘宝等工具,都会根据用户的兴趣去推荐内容,如果一个新用户进来,系统完全不清楚他的兴趣,该如何推荐呢?这就是本文要给大家介绍的内容。 冷启动对于一个推荐系统是至关重要的,因为新用户最初使用APP阶段也是这名用户最可能卸载APP的时候,如果新用户进入产品不能快速给用户带来价值,是非常危险的。今天介绍的内容会围绕下面这张图展开: 首先把冷启动问题归为3个类别: 系统冷启动:整个系统都是新做的,没有任何数据和经验基础 推荐主体冷启动:通常指的是缺少新注册用户的历史购买或点击数据 被推荐对象冷启动:通常指的是缺少商城中的新商品或者新的内容历史被点击或购买的数据 下面分别针对以上内容讲下处理方法。 1. 系统冷启动 系统

【双11狂欢的背后】微服务注册中心如何承载大型系统的千万级访问?

目录: 一、问题起源 二、EurekaServer设计精妙的注册表存储结构 三、EurekaServer端优秀的多级缓存机制 四、总结 一、问题起源 Spring Cloud架构体系中,Eureka是一个至关重要的组件,它扮演着微服务注册中心的角色,所有的服务注册与服务发现,都是依赖Eureka的。 不少初学Spring Cloud的朋友在落地公司生产环境部署时,经常会问: Eureka Server到底要部署几台机器? 我们的系统那么多服务,到底会对Eureka Server产生多大的访问压力? Eureka Server能不能抗住一个大型系统的访问压力? 如果你也有这些疑问,别着急!咱们这就一起去看看,Eureka作为微服务注册中心的核心原理 下面这些问题,大家先看看,有个大概印象。带着这些问题,来看后面的内容,效果更佳 Eureka注册中心使用什么样的方式来储存各个服务注册时发送过来的机器地址和端口号? 各个服务找Eureka Server拉取注册表的时候,是什么样的频率? 各个服务是如何拉取注册表的? 一个几百服务,部署上千台机器的大型分布式系统,会对Eureka Server...

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