Сбор и хранение данных
Данные взаимодействия пользователя (история просмотров, оценки, клики, время просмотра) собираются непрерывно и хранятся в распределённой системе типа Apache Kafka для потоковой обработки в реальном времени и в data lake (например, S3) для пакетной обработки.
Выбор алгоритма
Гибридный подход к рекомендациям объединяет несколько стратегий:
- Коллаборативная фильтрация — находит паттерны среди пользователей с похожим поведением
- Контентная фильтрация — подбирает элементы в соответствии с прошлыми предпочтениями пользователя
- Модели на основе deep learning (например, neural collaborative filtering) — улавливают сложные нелинейные паттерны для повышения точности
Решение проблемы холодного старта
Новые пользователи или элементы не имеют исторических данных, поэтому мы применяем:
- Рекомендации на основе популярности для новых пользователей, пока не накопится достаточно данных
- Фильтрацию на основе метаданных (жанр, актёры, описание) для новых элементов контента
- Подсказки при онбординге для явного сбора начальных предпочтений
Пакетная обработка vs. обработка в реальном времени
- Пакетная обработка (через Spark) запускается периодически для генерации базовых рекомендаций
- Обработка в реальном времени обновляет предложения на основе последних действий пользователя с использованием потоковых пайплайнов
- Предвычисленные рекомендации кэшируются в Redis для обеспечения низкой задержки при отдаче
Масштабируемость и слой отдачи рекомендаций
User Request → Load Balancer → Recommendation Service
→ Redis Cache (pre-computed results)
→ Fallback: Model inference if cache miss
- Используй микросервисную архитектуру для независимого масштабирования компонентов рекомендательной системы
- Разворачивай модели с feature store (например, Feast) для согласованного и быстрого извлечения признаков
A/B тестирование и непрерывное улучшение
- Проводи A/B тесты для сравнения алгоритмов рекомендаций и измерения показателей кликабельности и удержания
- Используй петли обратной связи для непрерывного переобучения моделей на свежих данных взаимодействия
- Мониторь качество модели с помощью обнаружения drift'а, чтобы вовремя выявить деградацию