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请设计一套系统,能给用户推荐出他最有可能感兴趣的人让其关注。

[问答题]
我们一直致力于通过微博让人们更快的获取他所关心的人和事,微博用户获取信息的方式大多通过用户的微博feed流,(feed流是用户关注的所有对象所发微博的集合)。因此如何能让用尽可能关注他所关心的人或则官方账号(每个普通用户的关注上限是2000人)。那么他就可以第一时间通过他的feed流获取他可能感兴趣的信息。用户感兴趣的人可能是他的好友(很多好友之间通常可以通过其他好友的关注人列表找到),也可能和他是同一个公司,同一个小区,同一个学校等等。
请设计一套系统,能给用户推荐出他最有可能感兴趣的人让其关注。
请给出: 1.系统结构图 2.关键思路和算法 3.数据库结构设计 4.指出现有系统的不足 备注:微博用户数量级是十亿级别。
能做出这个题,还有必要在这耍题吗→_→
发表于 2016-05-20 16:14:22 回复(0)
我去,要求太多啊,这一下怎么说的完。我也不太懂推荐算法,说下我的思路吧:
1.找出感兴趣点,这些可能来源于收藏,转发,评论,关注的人,每个微博可以有个大致属性分类,据此可以发掘他的兴趣点
2.找出收藏同样微博,转发同样微博,评论同样微博,关注同样人的其他人之间最大交集,可通过第一点发掘的兴趣属性,然后将交集中这些人的收藏,转发,评论,关注等推荐给他
3.微博的推荐具有时效性,比如潜在感兴趣的微博,交集中人很多都评论转发了一条新微博,这时需要尽快将这条微博推荐过去。设计上离线和实时计算结合,离线计算每天通过第一点挖掘丰富属性标签,通过实时计算得到最新微博信息推荐过去。
发表于 2015-05-23 01:16:53 回复(0)
这个东西太复杂,我也说不清楚,想真正清楚可以去百度一下电商的推荐算法,尤其是亚马逊的推荐算法,CSDN上有下载。
发表于 2015-05-18 23:03:52 回复(0)