Java应用中的实时特征工程：流处理框架与特征存储的集成实践 大家好，今天我们来深入探讨一下Java应用中如何进行实时特征工程，特别是如何将流处理框架与特征存储有效地集成。随着大数据时代的到来，越来越多的应用需要实时地对数据进行分析和处理，并从中提取有价值的特征，用于机器学习模型的训练和预测。实时特征工程是实现这一目标的关键环节。 一、 实时特征工程的核心概念 实时特征工程是指在数据流动的过程中，实时地从数据中提取特征。这些特征可以用于实时预测、实时监控、实时推荐等场景。与离线特征工程不同，实时特征工程对数据的时效性要求更高，需要尽可能快地提取特征并应用。 数据源： 实时特征工程的数据来源通常是各种流式数据，例如Kafka、Flume、数据库变更流（Change Data Capture, CDC）等。 特征提取： 特征提取是指从原始数据中提取有用的信息，将其转换成机器学习模型可以使用的格式。 特征存储： 特征存储是指将提取的特征存储起来，以便后续使用。常用的特征存储包括Redis、HBase、Cassandra等。 流处理框架： 流处理框架是实时特征工程的核心组件，用于处理流式数据并 …
推荐系统的数据准备与特征工程
好的，各位听众朋友们，欢迎来到“老码农夜话”频道，我是今晚的主讲人，人称“代码界的段子手”——老码农。今天咱们聊点啥呢？就聊聊这神秘又有趣的推荐系统，以及它背后的数据准备和特征工程。 一、开场白：推荐系统，你比你自己更懂你？ 话说现在这年头，谁还没被推荐系统“调戏”过？你刚在某宝上搜了条裙子，隔天打开各个APP，满屏都是同款、类似款，甚至连买内衣都给你推荐同色系的袜子！😱 是不是感觉自己被扒了个精光？ 没错，这就是推荐系统的威力。它像一个贴心的（也可能是有点烦人的）管家，试图在你茫茫信息海洋中，捞出你可能感兴趣的宝贝。但它凭什么这么懂你？答案就在于它背后默默耕耘的——数据准备和特征工程。 二、数据准备：巧妇难为无米之炊 咱们都知道，人工智能嘛，归根结底就是“喂数据”。推荐系统也不例外，它需要海量的数据来学习、分析，才能练就“火眼金睛”，精准地捕捉你的喜好。 1. 数据的来源：八仙过海，各显神通 推荐系统的数据来源可谓五花八门，就像八仙过海，各显神通： 用户行为数据： 这是最核心的数据，包括用户的点击、浏览、搜索、购买、评分、评论、分享等等。这些行为就像用户留下的足迹，记录着他们对各种物 …