3）近線計(jì)算（用戶意圖、產(chǎn)品緩存）
當(dāng)用戶沒有明確的目的性情況下，很難找到滿足興趣的產(chǎn)品，我們不僅需要了解用戶的歷史興趣，用戶實(shí)時(shí)行為特征的抽取和理解更加重要，以便快速的推薦出符合用戶當(dāng)前興趣的產(chǎn)品，這就是用戶意圖服務(wù)需要實(shí)現(xiàn)的功能。
一般來說用戶特征分成兩大類：一種是穩(wěn)定的特征（用戶畫像），如用戶性別、常住地、主題偏好等特征；另一類是根據(jù)用戶行為計(jì)算獲取的特征，如用戶對(duì)酒店星級(jí)的偏好、目的地偏好、跟團(tuán)游/自由行偏好等。基于前面所述的計(jì)算的特點(diǎn)，我們使用近在線計(jì)算來獲取第二類用戶特征，整體框圖如下。從圖中可以看出它的輸入數(shù)據(jù)源包括兩大類：第一類是實(shí)時(shí)的用戶行為；第二類是用戶畫像，歷史交易以及情景等離線模塊提供的數(shù)據(jù)。結(jié)合這兩類數(shù)據(jù)，經(jīng)一些列復(fù)雜的近線學(xué)習(xí)算法和規(guī)則引擎，計(jì)算得出用戶當(dāng)前實(shí)時(shí)意圖列表存儲(chǔ)到HBase和Redis中。
攜程用戶意圖框架