推荐系统工程系列(1):浅谈推荐系统架构

本文介绍了推荐系统的基本概念、大规模应用及其架构。推荐系统分为在线和离线模块,以及推荐管理平台。在线模块包括索引、召回、粗排、精排和重排阶段;离线模块负责学习用户习惯并优化模型;推荐管理平台则用于实验管理和结果分析。文章还探讨了推荐系统的挑战和未来写作计划。

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1.前言

本文同步发表于

  1. 知乎专栏: 知乎专栏: 推荐系统工程实践
  2. 微信公众号: yanianthe的公众号

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为什么会有这个专栏?

相信跟大多数人一样,我的技术启蒙书籍,也是吴军老师的 《数学之美》。大学时期,第一次看的时候,被数学&算法的魅力深深吸引,也是从那个时候,开始接触到推荐这个概念。工作后,大部分时间也都是开发推荐相关的系统与工程。随着业务的发展,推荐技术日新月异,也变得越来越复杂,因此也希望通过知识沉淀的方式,与大家交流学习,来提升自己的整体认识。

另一方面,网络上有非常的多的大V,很好的技术专栏介绍推荐系统。比如 王喆的机器学习笔记 更侧重算法&论文解读,我也希望从工程实现的角度,谈谈我的理解。

2.推荐系统综述

1. 什么是推荐系统,推荐系统解决了什么问题?

推荐系统是一种个性化的信息过滤系统。

从认知心理学的角度,人类通过采集信息,对信息的提取

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