대규모 권장 장치

Question

사용자 300 만 명과 제품 500,000 개를 포함하는 권장 문제를 처리하고 있습니다. 권장 사항은 특정 제품을 방문 할 때 특정 사용자에게 5-10 개 이상의 제품을 권장하는 것입니다.

우리는 실시간 추천 엔진 부분을 마쳤지 만 1-2 초 내에 추천하기가 쉽지 않은 것으로 나타났습니다.

1. 후, 오프라인 배치 모드에서 추천을 운영하는 MySQL의 DB에 결과를 저장 : 우리는 두 가지 전략을 고려하십시오. 그러나 테이블에있는 엔트리의 수가 엄청나게 많아 보인다. 각 제품의 각 사용자는 최소한 5-10 개의 권장 제품을 보관해야합니다. 테이블 속성으로 사용자 및 제품이있는 테이블을 만들면 300 만 x 500,000 개의 항목이 생깁니다.

2. 즉석에서 권장 사항을 예측합니다. 방금 시도했지만 응답 시간이 너무 깁니다.

누구든지이 문제에 대해 제안 할 수 있습니까?

Answer 1

각 사용자 - 제품 - 쌍에 대해 권장 제품 목록을 만드는 것이 이상한 것처럼 보입니다. 일반적으로 귀하와 같은 유스 케이스의 경우 각 제품에 대해 유사한 제품 목록 만 보유하고 있습니다.