本研究针对推荐系统中排序模型的效率和精度问题，提出了一种基于 Spark Streaming、Kafka 和 Redis-HBase 的 GBDT-LR 推荐排序模型。
模型构建:
- 数据实时获取与处理: 利用 Kafka 构建实时数据管道，实现用户行为数据的实时收集和传输。采用 Spark Streaming 对实时数据流进行清洗、转换等预处理操作。
- 特征工程: 从用户行为数据中提取多维度特征，包括用户画像特征、物品特征和上下文特征等，并利用 Redis 存储实时特征数据。
- 模型训练与评估: 采用 GBDT 模型进行特征筛选和组合，生成新的组合特征。将组合特征与原始特征一同输入 LR 模型进行训练，构建 GBDT-LR 排序模型。利用离线数据集对模型进行评估，并根据评估结果对模型参数进行优化。
- 实时推荐服务: 将训练好的模型部署到线上环境，利用 Redis-HBase 存储模型参数和排序结果，为用户提供低延迟的实时推荐服务。
实验结果:
实验结果表明，相比于传统的排序模型，本研究所提出的 GBDT-LR 模型在保证实时性的同时，能够显著提升推荐排序的精度。
结论
本研究提出的基于 Spark Streaming、Kafka 及 Redis-HBase 的 GBDT-LR 推荐排序模型，能够有效解决传统排序模型在实时性和精度方面的问题，为构建高效、精准的推荐系统提供了新的思路。