[发明专利]信息推荐的方法和装置有效

专利信息
申请号: 201410274081.4 申请日: 2014-06-18
公开(公告)号: CN105243063B 公开(公告)日: 2019-11-15
发明(设计)人: 邓利利 申请(专利权)人: 北京新媒传信科技有限公司
主分类号: G06F16/9535 分类号: G06F16/9535;G06F16/9538
代理公司: 11138 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 代理人: 关文魁<国际申请>=<国际公布>=<进入
地址: 100089北京市海淀区*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开了一种信息推荐的方法和装置,属于数据处理领域。所述方法包括:获取源数据;确定所述源数据的维度以及每个维度对应的MapReduce模型;利用确定的各个MapReduce模型并行对所述源数据进行计算;将计算得到的推荐信息存储在Hbase系统中;当接收到客户端的推荐请求时,从所述Hbase系统获取与所述客户端的用户有关的推荐信息并发送给所述客户端。所述装置包括:获取模块、确定模块、计算模块、存储模块和推荐模块。本发明极大地提高了数据处理的速度,降低了计算的复杂度,节省了运算开销,提高了信息推荐的效率和准确性。
搜索关键词: 信息 推荐 方法 装置
【主权项】:
1.一种信息推荐的方法,其特征在于,所述方法包括:/n按照预设的周期定时获取源数据;和/或,/n当源数据发生变化时,实时获取发生变化的源数据;/n如果所述源数据为计算机和手机通讯次数,以及全量好友关系对,确定所述源数据的维度为通讯维度,如果所述源数据为第一用户的好友列表和第二用户的好友列表,确定所述源数据的维度为好友列表维度,如果所述源数据为群组关系和全量好友关系对,确定所述源数据的维度为共同群组维度,确定每个维度对应的MapReduce模型;/n对于定时获取的源数据,按照预设的静态策略定时利用对应的MapReduce模型并行进行计算,对于实时获取的源数据,按照预设的动态策略实时利用对应的MapReduce模型进行计算;/n将计算得到的推荐信息存储在Hbase系统中,所述Hbase系统中的部分推荐信息还存储在分布式高速缓存系统Memcached中;/n当接收到客户端的推荐请求时,如果Memcached系统中存储有所述客户端对应的推荐信息,则从Memcached系统中将所述客户端对应的推荐信息发送给所述客户端;/n如果Memcached系统中未存储有所述客户端对应的推荐信息,则从所述Hbase系统获取与所述客户端的用户有关的推荐信息并发送给所述客户端。/n
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