基于ClickHouse 和Milvus实现智能推荐系统

基于ClickHouse 和Milvus实现的智能推荐系统设计

首先，ClickHouse 是一个列式数据库，

擅长处理大规模的实时分析任务，尤其是像用户行为这种需要快速统计和查询的场景。Milvus 则是一个向量数据库，专注于高维向量的存储和检索，适合处理像推荐系统中这种需要基于向量相似度的匹配任务。嗯，这两个工具的结合确实挺有道理的，ClickHouse 可以用来记录和分析用户行为，Milvus 则可以用来存储和检索物品的向量表示。

接下来，我得想一想整个流程应该怎么设计。
用户行为数据是推荐系统的基础，ClickHouse 可以用来存储这些数据，比如用户点击了什么内容、搜索了什么关键词、查看了哪些页面等等。这些数据可以用来生成用户的行为特征，比如某个内容的点击次数、搜索频率等等。嗯，这些特征可以用来计算用户对不同内容的兴趣程度，然后通过某种方式传递给 Milvus。

Milvus 的作用是存储物品的向量表示，
比如内容的语义向量或者商品的特征向量。用户的行为特征可以用来生成一个查询向量，然后通过 Milvus 搜索与这个查询向量最相似的物品向量。嗯，这样就可以得到推荐结果了。

不过，这里有个问题，用户的行为数据是实时更新的，
Milvus 的向量数据也需要实时更新才能保证推荐结果的准确性。
嗯，我得考虑一下怎么同步这两个系统之间的数据。也许可以用 Flink 这样的流处理工具，把 ClickHouse 中的实时数据转换成 Milvus 需要的向量数据，然后写入 Milvus。
这样就能保证 Milvus 的数据是最新的。

首先，用户的行为数据会被实时写入 ClickHouse，然后通过 Flink 进行清洗和转换，生成用户的行为特征。这些特征可以用来生成查询向量，发送给 Milvus 进行相似度搜索。
Milvus 会返回最相似的物品向量，这些结果就是推荐内容。
最后，推荐结果可以返回给用户，也可以存储到 ClickHouse 中，用于后续的分析和优化。

嗯，这个流程看起来是可行的，我觉得可以把它写成一个清晰的回答了。
摘要基于 ClickHouse 和 Milvus 实现智能推荐系统的步骤如下：

数据收集与存储

用户行为数据收集：通过前端埋点或日志收集等方式，收集用户的点击行为、查看行为和搜索行为等数据。这些数据包括用户ID、行为类型（点击、查看、搜索）、内容ID、行为发生的时间等信息。

存储到 ClickHouse：将收集到的用户行为数据实时或批量地存储到 ClickHouse 数据库中。ClickHouse 的高性能写入和查询能力能够很好地支持大规模用户行为数据的存储和分析。

数据处理与分析

行为次数统计：在 ClickHouse 中，对用户行为数据进行聚合分析，统计每个用户对不同内容的点击次数、查看次数和搜索次数等。
可以使用 ClickHouse 的聚合函数和窗口函数进行高效的统计分析。
优先级计算：根据行为次数和其他业务规则，

1. 数据收集与存储

用户行为数据收集：

示例代码：使用JavaScript进行前端埋点，记录用户的点击、查看及搜索行为。

document.getElementById('content').addEventListener('click', function(event) {fetch('/log', {method: 'POST',headers: { 'Content-Type': 'application/json' },body: JSON.stringify({userId: 'user123',eventType: 'click',contentId: event.target.id,timestamp: new Date().toISOString()})});
});

存储到ClickHouse：

示例代码：通过HTTP接口将用户行为数据批量写入ClickHouse。

INSERT INTO user_behavior (userId, eventType, contentId, timestamp)
VALUES ('user123', 'click', 'content456', '2025-02-06 08:32:00')

2. 数据处理与分析

行为特征提取：

示例SQL：在ClickHouse中统计每个用户的点击次数。

SELECT userId, COUNT(*) AS clickCount
FROM user_behavior
WHERE eventType = 'click'
GROUP BY userId;

优先级计算：

示例SQL：基于点击次数等行为特征计算内容优先级。

SELECT contentId, SUM(clickCount * weight_click + viewCount * weight_view) AS priority
FROM (SELECT contentId, COUNTIF(eventType='click') AS clickCount, COUNTIF(eventType='view') AS viewCountFROM user_behaviorGROUP BY contentId
)
GROUP BY contentId;

3. 向量数据存储与检索

内容向量化：

示例Python代码：使用预训练模型（如BERT）对文本内容进行嵌入。

from transformers import BertModel, BertTokenizertokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')def get_embedding(text):inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")outputs = model(**inputs)return outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).detach().numpy()

存储到Milvus：

示例Python代码：将向量数据插入Milvus数据库。

from pymilvus import connections, FieldSchema, CollectionSchema, DataType, Collectionconnections.connect("default", host="localhost", port="19530")fields = [FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True),FieldSchema(name="embedding", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=768)
]
schema = CollectionSchema(fields, "Text embeddings for recommendation system")
collection = Collection("text_embeddings", schema)data = [[i for i in range(len(embeddings))],  # IDsembeddings.tolist()  # Vectors
]
collection.insert(data)

4. 推荐过程

用户兴趣分析：

示例SQL：从ClickHouse获取用户行为数据，构建用户兴趣向量。

SELECT AVG(embedding) OVER (PARTITION BY userId) AS userInterestVector
FROM user_behavior JOIN user_embeddings ON user_behavior.userId = user_embeddings.userId;

相似度搜索：

示例Python代码：使用Milvus执行相似度搜索。

search_params = {"metric_type": "L2", "params": {"nprobe": 10}}
results = collection.search(user_interest_vector, "embedding", search_params, limit=5)