参考抖音推荐算法的功能：不同产品规模的推荐技术框架

抖音（TikTok）的推荐算法核心功能包括：个性化召回（基于用户-产品交互如浏览/购买预测偏好）、产品特征提取（商品多模态描述如图像/文本/属性分析）、实时排序与反馈（动态调整以提升点击/转化率）、多样性控制（避免热门产品垄断，通过探索机制注入新品）、大规模索引（支持亿级产品高效检索）。针对不同产品规模（从小型目录到百万级电商），推荐框架应从简单相似度匹配逐步升级到分布式AI系统，考虑计算效率、冷启动（新产品曝光）和扩展性。以下规格分为用户指定的区间，提供渐进式框架建议：小型规模注重快速实现，中大型强调召回速度（<100ms）和准确率。

推荐算法技术框架对比表格

表格按产品规模分类，框架设计参考抖音的混合管道（内容-based召回+协同过滤排序+深度学习重排序），但简化适配规模。技术栈包括核心算法、工具/框架和部署建议。成本从低到高，准确率逐步提升（小型<70%，大型>85%）。

产品规模	推荐框架类型	核心算法与功能	技术栈与工具	关键组件与挑战	适用场景与升级建议
1-100 (小型目录/测试集)	规则-based + 基本内容匹配	- 规则召回：基于属性标签简单过滤（如“价格<100元，推荐同类”）。 - 功能：Top-K产品列表，无实时更新。 - 准确率：~60-70%。	- Python + Pandas（数据处理）。 - NLTK（文本相似度）。 - 本地CSV/JSON存储。	- 组件：手动产品标签、Jaccard相似度。 - 挑战：手动维护，冷启动全曝光。 - 部署：单机脚本，每日静态生成。