文章采集调用(中文自适应推荐系统最终靠什么技术实现从实时分析到离线实时推荐)

　　文章采集调用(中文自适应推荐系统最终靠什么技术实现从实时分析到离线实时推荐)

　　文章采集调用了爬虫服务器爬取信息，返回json数据以支持后面自动化推荐，爬虫服务器可自动获取文章pdf的内容，如链接，评论，新增收藏，删除收藏，位置，描述，评分，星级评价，评论等等，更重要的是可以向爬虫服务器导出点击数据和爬虫过程显示数据。

　　我们是做推荐系统的，和小鸟推荐系统比，neilinks绝对算是最先进的，我们开始的时候是想做中文世界的自动化推荐，后来架构考虑后，干脆直接把数据进行一定量的汇聚，编码成数据库里面的形式，用sql实现。国内真正有这个需求的企业不多，不过国内的小平台起来的有好几家，小鸟推荐也算是比较成熟的一个产品。

　　小鸟实时推荐系统是基于实时大数据的消息推荐。中文自适应推荐系统的模式，我们团队已经提出了很多年了，实际上确有一些难度，由于目前中文在大数据的分析理解上还存在不少技术挑战。希望以下这些讨论，对大家有所帮助。中文自适应推荐系统最终靠什么技术实现从实时分析到离线实时推荐从大数据到实时数据推荐用户行为大数据推荐平台使用什么类型的数据对于信息推荐和推荐系统，本文主要讨论基于用户行为大数据的推荐技术。

　　这里先聊聊中文市场有关推荐系统的部分。我们将推荐系统描述为：对已被使用过的信息与未被使用过的信息进行有针对性地推荐。根据公众对目标内容的偏好，用户产生的对目标内容的搜索可用于推荐，直接提供给用户。1.中文市场的推荐系统已经存在多年，但依然非常不理想推荐系统的推荐已经持续了漫长的时间，当我们考虑推荐时，技术选型要关注信息的来源，由于中文市场存在太多的没有被使用过的信息。

　　依赖于这些来源的推荐系统有以下缺点：缺乏技术门槛，缺乏工程实现，上手非常难。缺乏人才保障，人才和工具缺乏。上述的推荐问题会影响很多人加入推荐系统领域，形成恶性循环。2.推荐系统存在的痛点对于每一个信息都能推荐，这可能吗？对于最终用户的需求，是不是存在的推荐呢？用户并不知道哪些信息是最终的用户需求，但是信息至少用于推荐。

　　根据用户的搜索记录进行推荐可以吗？只需要几秒钟就能做一个最终用户页面的推荐。即使能做，其推荐也是靠计算机实现的，并且推荐效率很低。使用人工审核进行推荐有困难吗？有技术实现难度，人工审核靠人工，效率低的问题。即使人工审核，也有审核人员的个人偏好问题。目前专业的人员个人偏好也不理想。但是，所有能够提供推荐的信息确实都被已经使用过了，没有被使用过的信息，用户是不愿意去触碰，也不感兴趣的。为什么使用新闻、订阅、社交网络等推荐系统？新闻这些信息的推。