大数据推荐系统2024
用户画像与智能推荐引擎
为在线教育平台构建基于大数据的用户画像系统和个性化推荐引擎，课程转化率提升 45%。
客户
某在线教育平台
技术挑战
百万级用户行为数据未被利用，课程推荐依赖人工编排，用户留存率持续下降。
核心成果
- 课程推荐转化率提升 45%
- 用户月活提升 25%
- 运营人工干预减少 80%
技术栈
Apache SparkRedisElasticsearchMLflowPostgreSQL
项目背景
客户平台注册用户超 100 万，日活 15 万，拥有 5000+ 课程。课程推荐完全依赖运营人工配置，无法做到千人千面。
解决方案
- 行为数据管道：Spark 实时处理用户点击、观看、购买等行为流
- 用户画像构建：基于行为序列和内容偏好生成多维度用户画像
- 协同过滤 + 内容推荐：多路召回 + 精排模型，支持实时和离线推荐
- A/B 实验平台：接入 MLflow 进行推荐策略实验追踪
- 结果缓存：Redis 缓存推荐结果，保障毫秒级响应
项目成果
推荐引擎上线后，课程页面点击率提升 60%，付费转化率提升 45%，用户月活增长 25%。