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推荐系统架构

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       实际推荐系统通常采用多种推荐算法，并根据用户的实时行为反馈调整用户的特征向量(特征的加权系数)，进而融合各个推荐算法的推荐结果，在此基础上过滤不要的推荐项，最后结合用户使用场景调整推荐结果排名，给出最终推荐结果。

       基于不同特征的推荐算法经常采用定期计算、定期更新特征物品推荐表，比如基于Item的相似度特征，可保存每个item最相关的K个Item；基于用户，保留每个用户最近的N个item；基于基于tag特征，保存每个tag最多次数的M个item；基于用户年龄特征，保存每个年龄段最热门的N个Item；基于用户like，保存各个用户最近喜欢的N个item，或最喜欢的M个类别……

       用户的实时行为反馈和用户当前场景都将实时影响最终的推荐结果，用户的实时反馈可直接影响推荐结果融合，而用户的场景将决定推荐结果的排序和展示。同时用户的反馈也将影响离线计算的物品推荐数据。

参考：《推荐系统实践》


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