利用实时计算(Flink)构建简易实时推荐系统

简介：
本项目介绍如何使用Apache Flink进行实时数据处理与分析，以搭建一个简单的实时推荐系统。通过实现实时用户行为追踪及个性化内容推送，为用户提供更加精准的服务体验。 对个人而言，推荐系统起到了过滤信息的作用；而对于Web或App来说，则通过满足用户的个性化需求来提升用户满意度。例如，在亚马逊网站上，由推荐系统促成的成交额占其总销售额（GMV）的30%以上；Netflix则因其实时推荐系统每年节省了近10亿美元的成本。 随着技术的进步，推荐系统的实时性越来越强。当一个会员访问Netflix时，平台希望在几秒钟内就能向他展示感兴趣的影片，以防止用户转向其他娱乐方式。 接下来将介绍如何利用阿里云的实时计算功能快速搭建一套高效的实时推荐系统。简而言之，推荐过程就是连接用户的兴趣与相关物品的过程。然而，在实际应用中，由于用户可能未曾接触过某些物品（如未观看过的电影），两者之间通常没有直接联系，这时就需要借助一些中间元素来建立这种关联性。