Я хочу внедрить систему музыкальных рекомендаций, которая может создавать рекомендуемые музыкальные плейлисты в реальном времени. Я считаю, что это может быть реализовано в Prediction.io ...Realtime Prediction.io со штормом Apache
Однако из-за дизайна Prediction.io мне нужно вызвать pio train, pio deploy, чтобы обновить модель обучения новыми действиями, сделанными пользователь (например, музыка и т. д.). Поэтому мне нужно будет запускать эти команды каждые 2 часа (или другой соответствующий временной интервал).
Недавно я столкнулся с Apache Storm, и мне очень нравится концепция обработки «реального времени». Следовательно, я думал, могу ли я включить Prediction.io в Apache Storm, чтобы обучение стало «онлайн», что позволит моему приложению рекомендовать музыку в нескольких понравившихся/действиях пользователя, вместо того, чтобы ждать пользователя пока модель обучения не будет обновлена.
Если это нецелесообразно, то можно включить Mllib Spark в болт Apache Storm (java), так как я могу создавать с ним системы рекомендаций (и также кажется, что Prediction.io сам построен на Apache Spark)?
Заранее благодарен!