推荐系统实现原理介绍
1：推荐系统简易架构图
2：推荐引擎流程图
Mixer系统的用户推荐就是按照上面流程实现，接下来分别介绍各个功能
3：索引内容
1：索引目的是提供高效查询
索引内容就是将内容生产索引文件，目的是提高查询速度，不可能每个请求过来都把所有的数据查出来，然后过滤、计算特征、排序、最后将排在前面的数据推给用户，数据量实在是太多不能这么玩，所以会将一些关键数据生成索引文件，通过databus将文件推送到推荐引擎的机器上，推荐引擎加载索引文件，在内存中生成各种索引（正排索引、倒排索引等），提供快速查询。
2：怎么生成索引文件
我们把一个表的数据查出来，写入文件，那么这个文件就是索引文件，但是这个表的一些字段我们可能用不上，查出来只会增大索引文件，影响加载速度和占用多余的内存，所以我们只会将需要的字段加到索引文件中，mixer作为用户推荐系统，那么用户表是主表，还设计到用户资料表、用户兴趣表等多张表，将多张表信息和成一张表，一个用户一条记录，定义好对应的struct，填充每个用户struct中的字段，得到一个struct数组，将数组的内容以pb格式序列化写入文件，索引文件就生成了。
由于数据库中的数据会实时变化，那么我们就需要定时生成索引文件。
3：databus传输文件
索引文件我们会用一个独立的服务生成，然后通过databus服务传送到推荐引擎的机器上。这个功能可以很简单，如果你的推荐系统比较简单，生成索引的服务和推荐的服务在一台机器上，约定一个文件路径就行，定时检查文件是否变更，变更重新加载就行。
那么正常的databus怎么实现？
数据巴士就是一个文件下载服务，你可以提供ftp服务或是http服务，下面以http服务为例简要说明databus的实现，他真的太简单了。databus提供一个server端和一个client端。server定时判定索引文件有没有更新，如果有更新，更新文件路径和文件的md5，每个推荐引擎机器部署一个client，client定时请求server端，比对client和server的md5是否一致，如果不一致说明文件更新了，就下载文件。可能你觉得定时请求有些没必要，想减少没必要的http请求，那么server只需要发现文件变更就通知所有客户端，你可以用etcd作为通知工具，但我们也要考虑引入一个中间件带来的问题，有可能是中间的问题，或是你使用的问题导致client没有加载最新的索引文件。
client下载索引文件放到指定路径，推荐引擎检测到文件变更，加载最新文件，实现索引文件传输。
4：内存中建立索引
推荐引擎加载索引文件建立内存索引，这块是核心。
索引文件我们可以理解成一张表，然后我们在内存中给这张表建立索引，比如我想按照性别查询、按照学历查询、按照年龄范围查询、按照城市id查询，我们可以将这4个查询分成2类，一类是这个字段的值是固定的几个（性别：0无，1男，2女；学历：0~7），第二类字段的值是多个的（年龄：18~150；城市id可能有几百个）
第一类的倒排索引可以用BitMap实现。
以性别为例，性别有3个值，我们建立3个BitMap为[3]BitMap，第一个性别bitmap表示无，第二个BitMap表示男，第三个BitMap表示女。比如我们有100W个用户，那么一个BitMap就是一个长度为15625的[]uint64，一个bit位对应一个用户，那么这个bitmap占用15625*8=122K，3个bitmap占用366K，占用内存是非常少的。
type BitMap []uint64
func NewBitMap(length int) BitMap { bitLen := (length + 63) / 64 return make([]uint64, bitLen) }
bt := NewBitMap(1000000) // 15625 = (1000000 +63) / 64
BitMap怎么赋值？
如第100个用户是男性，男性对应第二个bitmap，将[]uint64的100位设置成1，是第100位不是数组下标100。遍历这100w个用户，按照性别和下标设置对应bitmap的二进制位的值，把bitmap看成二进制数组就行，它的值只有0和1。
BitMap怎么查询？
如果我要给一个用户推荐男性用户，那么第二个BitMap中二进制位为1的下标的集合就是100W个用户组数中男性的集合，当然我们不需要现在就取出所有男性的信息，因为查询条件可能是：男性+本科+25岁+北京。索引性别只需要取第二个BitMap就行，索引查询性别就是取数组下标为1的元素，还有比这还快的查询吗？
同样的学历定义为bt := [8]BitMap，本科只需要取bt[4]，快得飞起，然后把学历和性别的两个BitMap取交集，就是SQL中的and，得到一个BitMap，二进制位1的用户就是我们要找的用户。时间复杂度是O(1)
第一类的倒排索引可以用排序+BitMap实现。
像年龄有100多个，城市有几百个，我们不能建立几百个BitMap的数组，那样占用内存较多，而且这些值随时变多，用固定长度数组不好解决，我们只能提前排好序，通过二分查找+遍历的方式实现，二分查找时间复杂度O(log n)。
比如年龄我们可以定义一下结构
type IndexAge struct {
Index uint32 //数组下标值，数组为100W用户数组
Age uint32 //用户对应的年龄
}
100W用户就定义[1000000]IndexAge，然后Age排序，如何按照年龄范围查找，以查找年龄范围是[18,25]为例，通过二分查找找到第一个年龄=18的用户，然后往后遍历直到年龄>25为止，Index指定的下标用户几位所求。类似mysql的between and。年龄查询时间复杂度O(n log n)。
不用BitMap，用数组也行，但每个索引的内存占用会扩大到64倍
5：召回
召回就是通过内存索引进行查询，然后取交集，如查找：性别男 + 学历（本科/硕士）+年龄（18~25）+城市（北京/上海）。
性别男，直接取下标，得到一个BitMap
学历（本科/硕士），直接取2次下标，得到本科BitMap和硕士BitMap，两个BitMap取并集，得类似mysql中的or，到一个BitMap
年龄（18~25），二分查找+遍历，类似mysql的between and，得到一个BitMap
城市（北京/上海），两次二分查找+遍历，类似mysql的in，得到两BitMap后取并集得到一个BitMap
然后4个BitMap取交集得到一个BitMap，BitMap为1的就是我们要找的用户。
6：过滤
作为用户推荐系统
1：推荐过的用户一天总不能推2次吧
2：不能把自己推荐给自己
3：我拉黑的人不能推荐给我
4：把我拉黑的人不能推荐给我
5：我喜欢的人，就不要再推荐给我了
6：………..
这些数据都会存在数据库中，同时在redis中保存一份对应的uid，这些都是要过滤的用户，通过查询redis得到所有要过滤的uid，将这些uid存到map中，将召回的用户列表都到map中判断一下是否存在，存在就被过滤，golang的map查询时间复杂度是O(1)，遍历用户列表时间复杂度是O(n)，整个过滤的时间复杂度是O(n)
7：特征计算
过滤完后得到一个用户列表，根据每个用户的特征信息，每个特征一个分值，然后按照一个公式，计算得到一个最终的分值。就像学生每门课成绩有一个分值，这里的公式可能不是简单的相加，而是按照业务随时调整的公式
8：排序
特征计算已经得到一个分值，按照这个分值排序，取top30推荐给用户，一个简单的推荐系统就完成了。
