前言:
而今我们对“推荐系统 用户特征”可能比较关心,姐妹们都想要剖析一些“推荐系统 用户特征”的相关内容。那么小编同时在网络上汇集了一些关于“推荐系统 用户特征””的相关内容,希望大家能喜欢,大家一起来学习一下吧!金融界2024年12月4日消息,国家知识产权局信息显示,厦门她趣信息技术有限公司申请一项名为“基于数据湖的推荐系统数据处理方法、装置及存储介质”的专利,公开号 CN 119065613 A,申请日期为 2024 年 11 月。
专利摘要显示,本发明提供了一种基于数据湖的推荐系统数据处理方法、装置及存储介质。将不同模块的特征数据进行分类,然后根据所述特征数据的实时性需求,将特征数据细分为短期有效类别以及长期有效类别,再将所述长期有效特征采用永久存储列簇以保证数据完整性,而短期有效特征则分配至定时过期列簇,从而可以解决推荐系统特征数据的高效存储与访问。本发明结合了 Flink、Lindorm、Paimon 的协同作用,构建了完整的数据处理与分析流程,实现特征的时效性与数据的深度利用,为推荐系统的持续优化提供坚实的技术基础得益于链路的时效性本发明可有效解决约 10%的特征穿越问题,3%的重复样本问题,使用更精准的样本进行训练后,线上用户的使用率提升了 2%,留存提升 0.8%。
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