【甘道夫】使用HIVE SQL实现推荐系统数据补全
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时间：2015年06月12日
需求
在推荐系统场景中，如果基础行为数据太少，或者过于稀疏，通过推荐算法计算得出的推荐结果很可能达不到要求的数量。
比如，希望针对每个item或user推荐20个item，但是通过计算只得到8个，剩下的12个就需要补全。
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策略
数据补全的具体策略是：
- 补全时机：在挖掘计算结束后，挖掘结果导入HBase（最终web系统从HBase取数据）前，进行数据补全，补全后的数据再导入HBase。（还有另外一个可选时机，在接到请求后再在程序中实现补全，但这样的效率肯定没有直接从HBase中读数的高，所以空间换时间是更为合理的策略）；
- 实现技术：补全过程基于HIVE实现；
- 补全数据：测试过程使用当前浏览item同分类下近一段时间的浏览量TopN；
- 测试场景：本文仅针对“看了又看”进行数据补全实验，其它推荐需求类似。
实验过程
1.首先在Oracle下调试SQL
调试过程涉及两张表：
（1）TEST_TOPN：
该表中每行代表了一个item在某一天的访问量。
（2）TEST_X_AND_X：
该表中每行代表了针对每一个item的看了又看的item及其访问量。
我们的目的，就是将该表补全，针对每个current_item都要有5个看了又看的item。
比如，针对10001号item，需要从it分类下取得top2填补到该表中来。
Oracle中通过以下SQL成功实现该目的：
select * from
(select row_number() over(partition by current_item_category,current_item_id order by source,view_count desc) no,
current_item_id, current_item_category, andx_item_id, source, view_count from
(select current_item_id, current_item_category, andx_item_id, 1 source, view_count
from test_x_and_x
union
select a.current_item_id,a.current_item_category,b.item_id,2,b.view_count
from
(select current_item_id,current_item_category from test_x_and_x
group by current_item_id,current_item_category) a, test_topn b
where a.current_item_category = b.item_category
)) where no<=5 
注意：其中的source列用于标识数据来自原始表还是TOPN，所有TOPN的表数据都排在原始表数据之后。
2. 将Oracle中的SQL语句移植到HIVE中
成功移植的HIVE SQL：
select * from
(select rank() over(partition by c.current_item_category,c.current_item_id order by c.source,c.view_count desc) no,
c.current_item_id, c.current_item_category, c.andx_item_id, c.source, c.view_count
from
(select current_item_id,current_item_category,andx_item_id,1 source,view_count
from test_x_and_x
union all
select a.current_item_id current_item_id,a.current_item_category current_item_category,b.item_id andx_item_id,2 source,b.view_count view_count
from
(select current_item_id,current_item_category from test_x_and_x
group by current_item_id,current_item_category) a, test_topn b
where a.current_item_category = b.item_category) c
) d where d.no <= 5;
执行结果和Oracle中完全一致：
移植过程中遇到一些坑，特此记录：
- HIVE只支持union all，不支持union；
- union all的两张表，不仅要对应字段数据类型相同，字段名（可使用列别名）也必须完全相同；
- 每一个嵌套子查询的结果集都必须使用表别名！
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