30｜推荐系统的后处理及日志回采

推荐系统的后处理及日志回采是推荐系统学习的最后一节课内容。文章分为三个要点：推荐列表给到用户后的操作、推荐系统的后处理和日志回采。在推荐列表给到用户后的操作中，需要建立日志系统、进行日志分析、对结果影响评估、改进系统和监控系统。在推荐系统的后处理中，可以利用日志系统改进推荐算法，收集用户行为数据进行多维度分析和建模。日志回采包括原始日志、点击日志、会话日志和反馈行为日志，可以通过埋点技术和服务端日志采集进行数据采集。文章介绍了相关技术和库的应用，如高性能分布式文件系统、分布式数据处理框架、分布式数据库、分布式 Web 日志收集器和分布式机器学习平台。通过这些技术和库，可以方便地对推荐系统的日志进行处理和分析，并实现数据存储、清洗、转换、机器学习建模等一系列操作。 在服务端日志采集方面，文章介绍了使用AOP技术和Kafka消息系统进行用户行为信息采集的方法。AOP技术可以在不修改原有业务代码的情况下，将日志采集逻辑统一添加到共同的切点中，提高代码的可维护性和可扩展性。同时，Kafka消息系统实现了日志数据的异步发送，减少对系统性能的影响，并提供高可靠性的消息传输和存储功能。另外，文章还介绍了Logback的应用，实现对日志数据的规范化和标准化输出，方便后续的日志分析和处理工作。 总结来说，本文重点介绍了推荐系统后处理和日志回采的重要性，以及相关技术和库的应用。读者可以了解到推荐系统的日志处理和分析方法，以及在服务端日志采集方面的实际应用。同时，文章还提出了两个思考题，引发读者对推荐系统和日志采集的深入思考和讨论。