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基于Erlang语言的视频相似推荐系统


作者在上一篇文章《基于内容的推荐算法》中介绍了基于内容的推荐算法的实现原理。在本篇文章中作者会介绍一个具体的基于内容的推荐算法的实现案例。

该案例是作者在2015年基于Erlang语言开发的相似视频推荐系统,从开发完成就一直在公司多个产品线中使用,该算法目前一直还在使用中,已经四年了,效果还相当不错。

本文会从视频相似推荐系统简介、算法原理及实现细节、问题与难点、为什么用Erlang语言开发、系统架构与工程实现、核心亮点、未来优化方向、个人收获与感悟等8个方面来讲解。

通过学习本文读者可以深入了解基于向量空间模型的相似推荐算法原理及实现细节、对Erlang语言特性也会有基本的了解、同时对实现一个简单高效的Master/Slaver架构的分布式计算框架的原理和工程细节有基本的概念。

一、视频相似推荐系统简介

作者所在公司从事智能电视/智能机顶盒上的视频业务(主要产品是电视猫),由于智能电视上主要依赖遥控器操作,所以操控不是很方便,产品对推荐系统的依赖会更大。而相似推荐就是为每个视频关联一组相似(或者有一定关联关系)的视频。具体产品形态见下图1和图2:

基于Erlang语言的视频相似推荐系统 1

图1:电视猫电影详情页的相似影片

基于Erlang语言的视频相似推荐系统 2

图2:电视猫奇趣短视频的关联推荐

原文链接:【https://www.infoq.cn/article/3fhS3Cmx3cVfqWPOPFHD】。未经作者许可,禁止转载。