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hadoop - 首选推荐系统

coder 2024-01-08 原文

我正在实现一个员工规划解决方案，员工可以在其中设置自己喜欢的工作时间，该系统还可以推荐员工应该工作的最佳时间。

为了向员工推荐他们的工作时间，我想要一个推荐系统，它可以根据以下条件向员工推荐一些工作类次:

  1. 组织的员工要求。这是一个基于时间间隔(1 小时)的人员要求，并且具有该时间间隔所需的最少/最多人员。 (例如:在 1300-1400 点，我需要至少 4 到最多 6 名员工)。
  2. 推荐的类次必须遵循的规则。 (例如:提供的任何类次不应超过 max_allowed_work_hours_in_week。如果员工在星期四之前完成了 35 小时并且 max_allowed_work_hours_in_week 为 40，那么我只能建议轮类最多 5 小时)
  3. 建议也需要尊重我的历史转变。 (例如:我喜欢在周五晚上工作，我的历史就是这样。所以，周五的一个很好的建议是(猜猜 :))夜类。

我没有做太多的功课，因为一切都会导致 Hadoop 生态系统和关于 hadoop 我对它的了解与幼儿(非神童)对量子物理学的了解一样多。无论如何，这是我想出的:

  1. 我可以使用 apache spark 或 mahout 或独立的 apache predictionIO。(我在 Java 世界)
  2. 我知道像 Optaplanner 这样的约束求解器，我可以插入它来解决这个问题，但我相信它不是这项工作的正确工具，但它可能是错误的。

我的问题是，对于此类推荐，您推荐我使用什么系统？spark/predictionIO 是这项工作的最佳工具吗？

最佳答案

I am implementing a employee planning solution where staff can have their preferred work times and this system can also recommend the best time a staff should work.

您的用例与 optaplanner 的员工排类示例非常相似。每个员工都有自己喜欢的工作时间，并写在员工与医院之间的契约(Contract)中。

Organisation's staff requirements. It is an interval(1 hour) based staff requirements and has min/max staff needed for that interval. (eg: at hrs 1300-1400, I need min 4 and max 6 staff).

这个例子也有同样的要求，每个类次都需要最少的员工。

Rules that a recommended shift has to follow. (eg: any shift provide should not exceed max_allowed_work_hours_in_week. If employee has completed 35 hours till Thursday and max_allowed_work_hours_in_week is 40 so I can only recommend shift upto 5 hours)

这些规则都在员工契约(Contract)中规定，例如雇员必须每周至少工作 35 小时或必须每周连续工作 3 天。

Recommendations also need to respect my historical shifts. (eg: I like to work in evenings on Friday and my history says so. So, a good recommendation of Friday would be an (guess what :)) eve shift.

只要员工有历史数据，就可以将其添加为新的软约束。

I have not done much homework as everything leads to Hadoop ecosystem and about hadoop I have as much idea about that as a toddler(non-prodigy) knows of quantum physics. Anyhow, here's what I come up with: I could use apache spark or mahout OR standalone apache predictionIO.(I'm in Java world) I know constraint solvers like Optaplanner that I can push to solve this problem but it's not the right tool for this job, I believe but could be wrong.

我认为您可以结合 Hadoop 来存储和处理您的大数据。然后你可以将处理后的数据提供给 optaplanner 以获得优化的结果。如果你想建立一个实时规划，可以使用 apache spark 对新数据进行快速处理并将其提供给 optaplanner 以获得最新的优化结果。 所以我真的建议你去试试 optaplanner 的护士排类示例。希望这有帮助，亲切的问候。

关于hadoop - 首选推荐系统，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/47202437/

首选hadoopblockquotesectionmax_allowed_work_hours_in_weekmahoutrecommendation-engineoptaplannerpredictionio

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