大规模推荐人

Question

我正在处理推荐问题，涉及300万用户和500,000个产品。建议的目的是在访问特定产品时向特定用户推荐5-10个产品。

我们完成了实时推荐引擎部分，但我们发现在1-2秒内推荐并不容易。我们考虑两种策略：

1. 以批处理模式离线运行建议，然后将结果存储在 MySQL 数据库中。但是，似乎表中的条目数量很大。每个产品的每个用户应存储至少5-10个推荐产品。如果我创建一个包含用户和产品作为表属性的表，则将有300万x 500,000个条目。

2. 即时预测推荐内容。我们刚尝试过，但响应时间太长了。

有人能就这个问题给我一些建议吗？

Answer 1

为每个用户 - 产品对创建推荐产品列表对我来说很奇怪。通常，对于像您这样的用例，您只有每种产品的类似产品列表。