推荐系统的架构
人工智能推荐系统方案
人工智能推荐系统方案1. 引言人工智能技术的快速发展为推荐系统的应用提供了更多的可能性。
在众多的应用场景中，人工智能推荐系统能够帮助用户快速找到符合其兴趣和需求的信息、产品或服务。
本文将探讨一种有效的人工智能推荐系统方案，旨在提高用户体验和满足用户个性化需求。
2. 系统架构我们提出的人工智能推荐系统方案采用了基于深度学习的协同过滤算法。
该系统主要包括以下几个组件：数据收集与处理、特征提取、推荐模型训练和推荐结果生成。
2.1 数据收集与处理推荐系统的有效性取决于数据的准确性和完整性。
我们将收集用户的历史行为数据，包括点击记录、购买记录、评价记录等。
此外，还会收集商品的属性信息、用户的个人信息等。
通过对这些数据进行清洗和预处理，可以提高数据的质量并减少噪声影响。
2.2 特征提取特征提取是推荐系统的关键步骤，它能够从原始数据中提取出有价值的信息。
我们将采用深度学习技术来实现特征提取。
通过搭建卷积神经网络或循环神经网络模型，可以对用户和商品的特征进行抽取和表示。
2.3 推荐模型训练推荐模型的训练是为了建立用户和商品之间的关联关系。
我们将采用协同过滤算法，通过对用户和商品的特征进行匹配和协同学习，来预测用户对未知商品的喜好程度。
同时，为了加入更多的个性化因素，我们将引入注意力机制来提升推荐效果。
2.4 推荐结果生成推荐结果的生成是为了向用户展示个性化推荐内容。
我们将根据用户的历史行为和个人特征，结合推荐模型的预测结果，为用户生成个性化的推荐列表。
在生成的过程中，我们将考虑多样性和实时性等因素，以提高用户的满意度和点击率。
3. 实施步骤在实施人工智能推荐系统方案时，我们提出如下步骤：3.1 数据收集与处理收集和整理用户行为数据、商品属性数据、用户个人信息等，并进行相应的数据清洗和预处理工作。
3.2 特征提取搭建深度学习模型，对用户和商品的特征进行提取和表示。
3.3 模型训练使用收集的数据对推荐模型进行训练，调优参数以提高模型的准确性和泛化能力。
新型智能购物推荐系统架构设计
新型智能购物推荐系统架构设计第一章：引言 (3)1.1 系统背景 (3)1.2 系统目标 (3)1.3 系统意义 (4)第二章：相关技术概述 (4)2.1 人工智能技术 (4)2.2 数据挖掘技术 (4)2.3 推荐系统技术 (5)第三章：需求分析 (5)3.1 功能需求 (5)3.1.1 用户管理 (5)3.1.2 商品信息管理 (6)3.1.3 购物车管理 (6)3.1.4 订单管理 (6)3.1.5 推荐算法 (6)3.1.6 优惠券和积分管理 (6)3.1.7 用户反馈与评价 (6)3.2 功能需求 (6)3.2.1 响应速度 (6)3.2.2 并发处理能力 (6)3.2.3 数据处理能力 (6)3.2.4 系统稳定性 (6)3.3 可靠性需求 (7)3.3.1 数据安全性 (7)3.3.2 系统可用性 (7)3.3.3 容错性 (7)3.3.4 系统可维护性 (7)3.3.5 系统可扩展性 (7)第四章：系统架构设计 (7)4.1 总体架构 (7)4.2 模块划分 (8)4.3 关键技术 (8)第五章：数据处理模块设计 (9)5.1 数据采集与预处理 (9)5.1.1 数据采集 (9)5.1.2 数据预处理 (9)5.2 数据存储与查询 (9)5.2.1 数据存储 (9)5.2.2 数据查询 (9)5.3 数据挖掘与分析 (10)5.3.1 用户画像构建 (10)5.3.3 模型评估与优化 (10)第六章：推荐算法模块设计 (10)6.1 基于内容的推荐算法 (10)6.1.1 算法原理 (10)6.1.2 特征提取 (11)6.1.3 推荐算法实现 (11)6.2 协同过滤推荐算法 (11)6.2.1 算法原理 (11)6.2.2 相似度计算 (11)6.2.3 推荐算法实现 (11)6.3 深度学习推荐算法 (12)6.3.1 算法原理 (12)6.3.2 神经网络结构 (12)6.3.3 推荐算法实现 (12)第七章用户界面模块设计 (12)7.1 用户注册与登录 (12)7.1.1 设计目标 (12)7.1.2 功能描述 (12)7.1.3 技术实现 (13)7.2 商品展示与搜索 (13)7.2.1 设计目标 (13)7.2.2 功能描述 (13)7.2.3 技术实现 (13)7.3 推荐结果展示 (13)7.3.1 设计目标 (13)7.3.2 功能描述 (13)7.3.3 技术实现 (14)第八章：系统安全与功能优化 (14)8.1 数据安全 (14)8.1.1 数据加密 (14)8.1.2 数据备份与恢复 (14)8.1.3 访问控制与权限管理 (14)8.2 系统功能优化 (14)8.2.1 数据库优化 (14)8.2.2 缓存技术应用 (15)8.2.3 分布式架构 (15)8.3 异常处理与日志记录 (15)8.3.1 异常处理 (15)8.3.2 日志记录 (15)第九章：系统测试与评价 (15)9.1 功能测试 (15)9.1.1 测试目的 (15)9.1.2 测试内容 (16)9.2 功能测试 (16)9.2.1 测试目的 (16)9.2.2 测试内容 (16)9.2.3 测试方法 (17)9.3 用户满意度评价 (17)9.3.1 评价目的 (17)9.3.2 评价内容 (17)9.3.3 评价方法 (17)第十章：总结与展望 (17)10.1 系统总结 (17)10.2 未来展望 (18)10.3 发展趋势 (18)第一章：引言1.1 系统背景互联网技术的飞速发展，电子商务已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
构建实时推荐系统架构的最佳实践
构建实时推荐系统架构的最佳实践随着互联网的快速发展和人们对个性化推荐的需求增加，实时推荐系统架构成为了许多企业关注的焦点。
本文将介绍构建实时推荐系统架构的最佳实践，并探讨其中的关键要素和技术。
一、背景介绍实时推荐系统是一种根据用户的历史行为和实时数据，快速准确地推荐个性化内容的系统。
它主要依靠实时数据处理和机器学习算法，能够根据用户动态的兴趣和行为变化，实时推荐最相关的内容，提高用户体验和平台的粘性。
二、实时数据处理实时推荐系统的核心在于对实时数据的处理能力，要保证数据处理的实时性和准确性。
1. 数据收集与存储实时推荐系统需要收集用户的行为数据和实时流数据，以便进行个性化推荐。
常用的数据源包括网站日志、应用内部事件、社交媒体数据等。
为了快速处理这些大规模实时数据，可使用高吞吐量的数据收集工具和分布式存储系统，如Kafka和Hadoop等。
2. 数据预处理与特征提取收集到的原始数据通常需要进行预处理和特征提取，以便进行后续的模型训练和推荐计算。
预处理包括数据清洗、数据平滑和异常检测等。
特征提取则是从原始数据中选取有用的特征，如用户的历史行为、用户属性等。
3. 实时流处理实时推荐系统需要能够实时处理数据流，并进行实时计算和推荐。
常用的实时流处理框架包括Apache Storm和Apache Flink等。
这些框架可以提供低延迟、高可靠性的实时计算和推荐服务。
三、机器学习算法机器学习算法是实现个性化推荐的关键技术，能够根据用户的行为，自动学习用户的兴趣模型，并实时进行推荐。
1. 用户兴趣建模实时推荐系统需要建立用户的兴趣模型，以便准确地预测用户的偏好和需求。
常用的方法包括协同过滤、矩阵分解和深度学习等。
这些算法能够根据用户的行为和特征，学习到用户的兴趣模型，并实时更新。
2. 实时推荐算法实时推荐系统需要根据用户的实时行为和实时数据，进行实时推荐。
常用的方法包括实时协同过滤、基于内容的推荐和基于模型的推荐等。
完整的推荐系统架构设计(精)
完整的推荐系统架构设计推荐系统是移动互联网时代非常成功的人工智能技术落地场景之一。
本文我们将从架构设计的角度回顾和讨论推荐系统的一些核心算法模块，重点从离线层、近线层和在线层三个架构层面讨论这些算法。
1 架构设计概述架构设计是一个很大的话题，本文这里只讨论和推荐系统相关的部分。
更具体地说，我们主要关注的是算法以及其他相关逻辑在时间和空间上的关系——这样一种逻辑上的架构关系。
下面介绍的是一些经过实践检验的架构层面的最佳实践，以及对这些最佳实践在不同应用场景下的分析。
除此之外，还希望能够通过把各种推荐算法放在架构的视角和场景下重新审视，让读者大家对算法间的关系有更深入的理解，从全局的角度看待推荐系统，而不是只看到一个个孤立的算法。
架构设计的本质之一是平衡和妥协。
一个推荐系统在不同的时期、不同的数据环境、不同的应用场景下会选择不同的架构，在选择时本质上是在平衡一些重要的点。
下面介绍几个常用的平衡点。
▊个性化 vs 复杂度个性化是推荐系统作为一个智能信息过滤系统的安身立命之本，从最早的热榜，到后来的公式规则，再到著名的协同过滤算法，最后到今天的大量使用机器学习算法，其主线之一就是为用户提供个性化程度越来越高的体验，让每个人看到的东西都尽量差异化，并且符合个人的喜好。
为了达到这一目的，系统的整体复杂度越来越高，具体表现为使用的算法越来越多、算法使用的数据量和数据维度越来越多、机器学习模型使用的特征越来越多，等等。
同时，为了更好地支持这些高复杂度算法的开发、迭代和调试，又衍生出了一系列对应的配套系统，进一步增加了整个系统的复杂度。
可以说整个推荐逻辑链条上的每一步都被不断地细化分析和优化，这些不同维度的优化横纵交织，构造出了一个整体复杂度非常高的系统。
从机器学习理论的角度来类比，如果把推荐系统整体看作一个巨大的以区分用户为目标的机器学习模型，则可以认为复杂度的增加对应着模型中特征维度的增加，这使得模型的VC维不断升高，对应着可分的用户数不断增加，进而提高了整个空间中用户的个性化程度。
【推荐系统篇】--推荐系统介绍和基本架构流程
【推荐系统篇】--推荐系统介绍和基本架构流程⼀、前述推荐系统是企业中常⽤的技术，所以系统的掌握推荐系统的知识是很有必要的。
本专栏主要讲述⼿机APP下载的项⽬。
常⽤的推荐⽅法有两个，分别是基于物品的推荐和基于⽤户的推荐。
基于⽤户的推荐原理是：跟你喜好相似的⼈喜欢的东西你也很有可能喜欢（userBaseCF）。
基于物品的推荐原理是：跟你喜欢的东西类似的东西你也可能喜欢（itemBaseCF）。
我们这⾥⽤到的是itembaseCF，本质是依据特征找⽤户喜好规律。
显式的⽤户反馈：这类是⽤户在⽹站上⾃然浏览或者使⽤⽹站以外，显式的提供反馈信息，例如⽤户对物品的评分，或者对物品的评论。
隐式的⽤户反馈：这类是⽤户在使⽤⽹站时产⽣的数据，隐式的反应了⽤户对物品的喜好，例如⽤户购买了某物品，⽤户查看了某物品的信息等等。
本项⽬基于隐式的⽤户反馈。
⼆、协同过滤算法详述结论：对于⽤户A，根据⽤户的历史偏好，这⾥只计算得出⼀个邻居⽤户C，然后将⽤户C喜欢的物品D推荐给⽤户A结论：基于⽤户的推荐（长虚线）---1和5⽐较相似，5买了104商品，所以把104推荐给⽤户1。
基于物品的推荐（短虚线）---101物品和104物品⽐较相似，所以当⽤户买了101，把104也推荐给他。
三、lambda架构（所有推荐系统的⽗架构）四、本⽂系统架构lmbda架构（⼿机APP下载）解释：1.选⽤逻辑回归算法原因是⽤户要么下载，要么不下载。
2.⽣成特征索引（实际上是⼀个⽂本⽂件）的原因是格式化测试数据，也是相当于降维，当⼀个userId进来时找到推荐服务，然后通过服务路由去查找HBase中的数据，并根据特征索引来取对应的特征，所以这⼀步相当于⼀个降维。
线上架构（测试集架构）：关联特征：保存的是同现矩阵。
流程：核⼼思想（计算⽤户对所有APP（除去历史下载部分）的评分，按分值排序，然后取topn）问题：五、需求分析（架构推荐⽅案）1、数据清洗（得到训练数据）2、算法建模（得到模型结果）3、模型使⽤（得到推荐结果）4、结果评估（推荐结果评估）。
推荐系统Easyrec框架与代码结构
整体框架EasyRec是一个易集成、易扩展、功能强大且具有可视化管理的推荐系统。
EasyRec可以同时给多个不同的网站提供推荐服务，通过商户(tenan)来区分不同的网站。
架设EasyRec服务器，为网站申请商户Id(tenant)，通过商户Id就可以很方便地将推荐服务集成到网站中。
通过各种不同的数据收集动作（view,buy.rating）API收集到网站的用户行为(Action)，EasyRec 推荐引擎的离线分析组件通过分析计算，就可以产生推荐信息，网站就可以通过个性化推荐(Recommendations)和公共排名(Community Rankings)来进行推荐业务的实现。
从源码来看，EasyRec纵向采用三层架构模式（展现层、业务层和持久层），横向采用模块化（核心模块，插件模块，特定领域模块及推荐模块等）。
可以清晰的了解到，EacyRec 的分层很清晰，下面是我理解的模块结构图。
代码结构Easyrec代码框架很清晰，目前项目由八个部分组成。
上下文组件(Content)这一模块包含商品关联规则的生成器，随Web应用一起发布并预装的生成器。
目前，关联规则生成器是唯一预装的生成器，并作为推荐系统的离线生成器的服务组件。
This module holds item association generators that are delivered with the webapp and preinstalled as generators. Currently the 'AssocRuleMiner' is the only preinstalled generator, which also serves as offline generator.核心组件(Core)这一模块是推荐系统Easyrec的核心包，它包含了系统所有的数据模型对象、数据访问和基本数据服务的相关的所有类。
智慧图书馆智能书架推荐系统建设方案
智慧图书馆智能书架推荐系统建设方案第一章概述 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (2)1.3 项目意义 (3)第二章智慧图书馆智能书架推荐系统设计理念 (3)2.1 设计原则 (3)2.2 设计思路 (3)2.3 技术路线 (4)第三章系统需求分析 (4)3.1 功能需求 (4)3.1.1 书架信息管理 (4)3.1.2 书籍信息管理 (4)3.1.3 读者信息管理 (5)3.1.4 借阅信息管理 (5)3.1.5 推荐算法 (5)3.1.6 数据分析 (5)3.2 非功能需求 (5)3.2.1 系统稳定性 (5)3.2.2 数据安全性 (5)3.2.3 系统可扩展性 (5)3.2.4 界面友好性 (5)3.2.5 系统兼容性 (5)3.3 用户需求 (5)3.3.1 读者 (5)3.3.2 图书管理员 (5)3.3.3 系统管理员 (6)第四章系统架构设计 (6)4.1 系统总体架构 (6)4.2 关键模块设计 (6)4.3 数据库设计 (7)第五章智能书架硬件设计 (8)5.1 书架结构设计 (8)5.2 传感器选型与布局 (8)5.3 通信模块设计 (8)第六章推荐算法研究与实现 (9)6.1 推荐算法概述 (9)6.2 常见推荐算法分析 (9)6.2.1 内容推荐算法 (9)6.2.3 深度学习推荐算法 (9)6.3 自定义推荐算法设计 (9)6.3.1 数据预处理 (10)6.3.2 用户兴趣模型构建 (10)6.3.3 图书相似度计算 (10)6.3.4 推荐策略设计 (10)6.3.5 算法优化与评估 (10)第七章系统开发与实现 (10)7.1 开发环境与工具 (10)7.2 系统开发流程 (11)7.3 系统测试与优化 (11)第八章系统安全与隐私保护 (12)8.1 安全防护措施 (12)8.2 数据加密与解密 (12)8.3 用户隐私保护策略 (13)第九章系统运维与管理 (13)9.1 系统运维策略 (13)9.2 系统监控与报警 (14)9.3 系统维护与升级 (14)第十章项目实施与评估 (14)10.1 项目实施计划 (14)10.1.1 实施阶段划分 (14)10.1.2 实施步骤 (15)10.2 项目验收与评估 (15)10.2.1 验收标准 (15)10.2.2 验收流程 (15)10.3 项目后期维护与改进 (15)10.3.1 维护策略 (16)10.3.2 改进方向 (16)第一章概述1.1 项目背景信息技术的飞速发展，图书馆作为知识的宝库，其服务模式也在不断更新与变革。
推荐系统架构模型与设计
推荐系统架构模型与设计随着互联网的快速发展，我们的生活越来越依赖于互联网。
而互联网给我们带来了许多便利，其中推荐系统就是其中之一。
推荐系统是一种可以预测用户对某些物品的兴趣和喜好，并据此为用户推荐物品的系统。
它在电子商务、社交网络、媒体推荐等领域都有着广泛的应用。
本文主要介绍推荐系统的架构模型和设计。
一、推荐系统的架构模型在推荐系统的架构模型中，主要包括四个模块，分别是数据获取与预处理模块、特征提取与表示模块、推荐算法模块和推荐结果展示模块。
1. 数据获取与预处理模块数据获取与预处理模块主要负责获取用户和物品的基本信息以及用户与物品之间的交互数据，并对这些数据进行预处理。
预处理的过程包括数据清洗、数据去重、数据融合等。
在数据获取和预处理过程中，需要注意保护用户隐私。
2. 特征提取与表示模块特征提取与表示模块主要是将用户和物品的特征进行提取和表示，并将这些特征转化为机器可读的形式。
特征提取和表示过程十分重要，它影响着推荐系统的精度和效率。
3. 推荐算法模块推荐算法模块是整个推荐系统的核心。
它根据用户的历史行为和物品的特征，预测用户对物品的兴趣和喜好，并将推荐结果返回给用户。
4. 推荐结果展示模块推荐结果展示模块负责将推荐系统的结果展示给用户。
推荐结果可以是商品、视频、音乐、新闻等。
推荐结果的展示形式可以是列表、瀑布流、卡片等。
二、推荐系统的设计在推荐系统的设计过程中，需要考虑以下几点。
1. 数据量和数据质量推荐系统需要处理海量的用户和物品数据，而数据的质量对推荐系统的效果有着至关重要的影响。
因此，在设计推荐系统时，需要考虑数据的规模和数据的质量。
2. 推荐算法的选择推荐算法是推荐系统的核心，不同的算法适用于不同的场景和需求。
在设计推荐系统时，需要根据需求选择合适的算法，并对算法进行适当的优化。
3. 用户体验推荐系统的最终目的是为用户提供优质的个性化推荐服务。
因此，在设计推荐系统时，需要从用户的角度出发，考虑用户的习惯、偏好和使用场景等因素，以提高用户的满意度和体验。
智能个性化推荐系统构建方案
智能个性化推荐系统构建方案第1章引言 (4)1.1 背景与意义 (4)1.2 国内外研究现状 (4)1.3 研究目标与内容 (4)第2章个性化推荐系统概述 (5)2.1 推荐系统的定义与分类 (5)2.1.1 定义 (5)2.1.2 分类 (5)2.2 个性化推荐系统的关键技术 (5)2.2.1 用户画像构建 (5)2.2.2 项目特征提取 (5)2.2.3 推荐算法 (5)2.3 个性化推荐系统的应用场景 (6)2.3.1 电子商务 (6)2.3.2 媒体与娱乐 (6)2.3.3 社交网络 (6)2.3.4 旅行与住宿 (6)2.3.5 教育与培训 (6)第3章数据处理与分析 (6)3.1 数据采集与预处理 (6)3.1.1 数据源选择 (6)3.1.2 数据采集方法 (6)3.1.3 数据预处理 (6)3.2 数据存储与管理 (7)3.2.1 数据存储方案 (7)3.2.2 数据管理策略 (7)3.2.3 数据安全与隐私保护 (7)3.3 数据分析与挖掘 (7)3.3.1 数据分析方法 (7)3.3.2 用户画像构建 (7)3.3.3 个性化推荐算法 (7)3.3.4 效果评估与优化 (7)第4章用户画像构建 (7)4.1 用户画像概述 (7)4.2 用户画像构建方法 (8)4.2.1 数据收集 (8)4.2.2 数据预处理 (8)4.2.3 特征工程 (8)4.2.4 模型训练 (8)4.3 用户画像应用案例 (8)第5章个性化推荐算法 (9)5.1.1 算法原理 (9)5.1.2 特征提取 (9)5.1.3 用户偏好建模 (9)5.1.4 推荐算法实现 (9)5.2 协同过滤推荐算法 (9)5.2.1 算法原理 (10)5.2.2 相似度计算 (10)5.2.3 冷启动问题 (10)5.2.4 推荐算法实现 (10)5.3 深度学习推荐算法 (10)5.3.1 算法原理 (10)5.3.2 神经协同过滤 (10)5.3.3 序列推荐模型 (10)5.3.4 推荐算法实现 (10)5.4 多模型融合推荐算法 (11)5.4.1 算法原理 (11)5.4.2 模型融合策略 (11)5.4.3 模型选择与优化 (11)5.4.4 推荐算法实现 (11)第6章推荐系统评估与优化 (11)6.1 推荐系统评估指标 (11)6.1.1 准确性指标 (11)6.1.2 用户满意度指标 (11)6.1.3 多维度评估指标 (12)6.2 推荐系统冷启动问题 (12)6.2.1 用户冷启动 (12)6.2.2 物品冷启动 (12)6.2.3 系统冷启动 (12)6.3 推荐系统优化策略 (12)6.3.1 数据预处理优化 (12)6.3.2 算法优化 (12)6.3.3 系统架构优化 (13)6.3.4 用户交互优化 (13)第7章系统架构设计 (13)7.1 系统总体架构 (13)7.1.1 数据层 (13)7.1.2 服务层 (13)7.1.3 推荐层 (13)7.1.4 应用层 (13)7.2 推荐引擎设计 (13)7.2.1 推荐算法选择 (13)7.2.2 算法融合策略 (14)7.2.3 实时推荐引擎 (14)7.3.1 界面布局 (14)7.3.2 功能模块 (14)7.3.3 用户体验优化 (14)7.4 系统功能优化 (14)7.4.1 数据存储优化 (14)7.4.2 算法优化 (14)7.4.3 系统部署 (15)第8章系统实现与测试 (15)8.1 系统开发环境 (15)8.1.1 硬件环境 (15)8.1.2 软件环境 (15)8.2 推荐系统实现 (15)8.2.1 系统架构 (15)8.2.2 推荐算法实现 (16)8.3 系统测试与调优 (16)8.3.1 测试方法 (16)8.3.2 测试数据集 (16)8.3.3 测试结果与分析 (16)第9章应用案例与效果分析 (16)9.1 应用场景描述 (17)9.1.1 用户行为分析：基于用户的历史购买记录、浏览记录、收藏记录等，分析用户的购物偏好和需求。
推荐系统中的数据结构设计原则
推荐系统中的数据结构设计原则推荐系统是一种利用用户历史行为数据、用户个人信息等多种信息为用户推荐可能感兴趣的物品的系统。
在推荐系统中，数据结构的设计是至关重要的，它直接影响到系统的性能和推荐效果。
本文将介绍推荐系统中的数据结构设计原则，帮助开发人员更好地设计和优化推荐系统的数据结构。
一、数据结构设计的重要性在推荐系统中，数据结构的设计直接关系到系统的性能和用户体验。
一个高效的数据结构可以提高系统的推荐效果，减少计算时间，提升用户体验。
因此，合理设计数据结构是推荐系统开发中的关键一环。
二、数据结构设计原则1. 稀疏性：推荐系统中的用户-物品矩阵通常是稀疏的，即大部分元素为0。
因此，在设计数据结构时应考虑到稀疏性，选择适合稀疏矩阵存储的数据结构，如压缩矩阵等，以节省存储空间和提高计算效率。
2. 快速检索：推荐系统需要频繁地进行用户和物品的检索操作，因此数据结构的设计应考虑到快速检索的需求。
常用的数据结构如哈希表、树等可以实现快速的检索操作，提高系统的响应速度。
3. 动态更新：推荐系统中的用户行为数据和物品信息都会不断变化，因此数据结构需要支持动态更新操作。
设计数据结构时应考虑到数据的动态性，选择适合动态更新的数据结构，如平衡树、哈希表等。
4. 冷热数据分离：在推荐系统中，有些数据是热数据，频繁访问，有些数据是冷数据，很少访问。
为了提高系统的性能，可以将热数据和冷数据分开存储，采用不同的数据结构进行管理，以提高系统的访问效率。
5. 数据一致性：推荐系统中的数据可能存在多个副本，为了保证数据的一致性，需要设计合适的数据结构来管理数据的同步和更新，避免数据不一致的情况发生。
6. 离线计算和实时计算：推荐系统通常需要进行离线计算和实时计算，因此数据结构的设计应考虑到离线计算和实时计算的需求，选择适合离线计算和实时计算的数据结构，以提高系统的计算效率。
7. 分布式存储：随着数据规模的不断增大，推荐系统通常采用分布式存储来存储海量数据。
在线教育个性化学习推荐系统系统架构设计
在线教育个性化学习推荐系统系统架构设计目录第一节总体架构设计 (3)一、数据采集层 (3)二、数据处理层 (5)三、数据分析层 (7)四、服务提供层 (9)五、用户交互层 (11)第二节功能模块划分 (13)一、用户管理模块 (13)二、课程内容管理模块 (15)三、数据分析与挖掘模块 (17)四、个性化推荐模块 (19)五、反馈与评价模块 (21)声明：本文内容来源于公开渠道或根据行业大模型生成，对文中内容的准确性不作任何保证。
本文内容仅供参考，不构成相关领域的建议和依据。
第一节总体架构设计一、数据采集层在线教育个性化学习推荐系统的核心在于对大数据的采集、处理和应用。
数据采集层作为整个系统的基石，负责收集各类数据，为后续的个性化学习推荐提供数据支持。
（一）数据源1、在线教育平台用户数据：收集用户的注册信息、学习进度、成绩、反馈等数据。
2、学习内容数据：包括课程描述、知识点、习题、答案等与学习资源相关的数据。
3、用户行为数据：记录用户在学习过程中的点击、浏览、搜索、点赞、评论等行为数据。
4、外部数据：引入社会热点、行业动态、考试信息等外部数据，丰富系统数据源。
（二）数据收集技术1、爬虫技术：通过爬虫程序从各类在线教育网站、社交媒体等渠道收集相关数据。
2、API接口：与第三方服务供应商建立API接口，实现数据的自动收集和传输。
3、数据分析工具：利用数据分析工具对数据进行预处理、清洗和整合，确保数据质量。
4、数据存储技术：采用分布式存储技术，确保大规模数据的存储和高效访问。
（三）数据预处理1、数据清洗：去除重复、错误、无关数据，确保数据的准确性和完整性。
2、数据整合：将来自不同来源的数据进行整合，形成统一的数据格式和标准。
3、特征提取：从原始数据中提取关键特征，为后续的模型训练提供有效数据。
4、数据加密：对敏感数据进行加密处理，保护用户隐私和数据安全。
数据采集层作为在线教育个性化学习推荐系统的第一道关卡，其重要性不言而喻。
电商行业——智能推荐算法优化方案
电商行业——智能推荐算法优化方案第1章智能推荐算法概述 (3)1.1 推荐系统的基本概念 (3)1.2 智能推荐算法的重要性 (3)1.3 常见智能推荐算法简介 (3)第2章推荐系统架构与评估指标 (4)2.1 推荐系统架构设计 (4)2.1.1 数据收集与预处理 (4)2.1.2 用户画像与商品画像 (4)2.1.3 推荐算法选择 (4)2.1.4 推荐结果融合与排序 (5)2.1.5 系统部署与实时更新 (5)2.2 推荐系统的评估指标 (5)2.2.1 准确率（Precision） (5)2.2.2 召回率（Recall） (5)2.2.3 F1值 (5)2.2.4 覆盖率（Coverage） (5)2.2.5 新颖度（Novelty） (5)2.2.6 用户满意度（User Satisfaction） (5)2.3 推荐系统的优化方向 (6)2.3.1 提高推荐算法的实时性 (6)2.3.2 增强推荐算法的个性化 (6)2.3.3 提高推荐系统的可解释性 (6)2.3.4 优化推荐系统的评估指标 (6)2.3.5 加强推荐系统的冷启动问题处理 (6)第3章协同过滤算法优化 (6)3.1 协同过滤算法原理 (6)3.2 用户相似度计算优化 (6)3.3 物品相似度计算优化 (7)3.4 冷启动问题解决方案 (7)第4章内容推荐算法优化 (8)4.1 内容推荐算法原理 (8)4.2 文本向量表示方法 (8)4.3 基于深度学习的文本相似度计算 (8)4.4 多维度内容推荐优化 (9)第5章深度学习推荐算法 (9)5.1 深度学习在推荐系统中的应用 (9)5.1.1 深度神经网络 (9)5.1.2 卷积神经网络 (9)5.1.3 循环神经网络 (10)5.2 神经协同过滤算法 (10)5.2.1 基于内积的协同过滤 (10)5.3 序列模型在推荐系统中的应用 (10)5.3.1 循环神经网络及其变体 (10)5.3.2 注意力机制 (10)5.4 基于图神经网络的推荐算法 (10)5.4.1 图卷积神经网络 (10)5.4.2 图注意力网络 (10)5.4.3 基于图神经网络的异构图推荐算法 (11)第6章多任务学习在推荐系统中的应用 (11)6.1 多任务学习概述 (11)6.2 多任务学习架构设计 (11)6.2.1 硬参数共享 (11)6.2.2 软参数共享 (11)6.3 多任务学习在推荐系统中的实践 (11)6.3.1 多任务学习模型 (11)6.3.2 应用场景 (12)6.4 多任务学习优化策略 (12)6.4.1 权重分配策略 (12)6.4.2 正则化策略 (12)第7章强化学习在推荐系统中的应用 (12)7.1 强化学习概述 (13)7.2 强化学习在推荐系统中的优势 (13)7.3 基于强化学习的推荐算法设计 (13)7.4 强化学习推荐系统的挑战与解决方案 (13)第8章长短期兴趣融合推荐算法 (14)8.1 用户兴趣表示方法 (14)8.1.1 长期兴趣表示 (14)8.1.2 短期兴趣表示 (14)8.2 长短期兴趣融合策略 (14)8.2.1 动态权重分配 (14)8.2.2 融合表示学习 (15)8.3 实践中的优化技巧 (15)8.3.1 冷启动问题 (15)8.3.2 实时性优化 (15)8.3.3 多样性优化 (15)8.4 长短期兴趣融合推荐算法的应用 (15)8.4.1 个性化首页推荐 (15)8.4.2 精细化运营 (15)8.4.3 购物路径优化 (15)8.4.4 跨域推荐 (16)第9章跨域推荐算法研究 (16)9.1 跨域推荐系统概述 (16)9.2 跨域数据表示与融合 (16)9.2.1 数据表示 (16)9.3 跨域推荐算法设计 (16)9.3.1 基于模型迁移的跨域推荐算法 (16)9.3.2 基于深度学习的跨域推荐算法 (16)9.3.3 多任务学习在跨域推荐中的应用 (17)9.4 跨域推荐系统的实践与挑战 (17)9.4.1 数据异构性 (17)9.4.2 冷启动问题 (17)9.4.3 算法实时性 (17)9.4.4 用户隐私保护 (17)9.4.5 系统可扩展性 (17)第10章隐私保护推荐算法 (17)10.1 隐私保护概述 (17)10.2 基于差分隐私的推荐算法 (18)10.3 联邦学习在推荐系统中的应用 (18)10.4 隐私保护推荐算法的实践与挑战 (18)第1章智能推荐算法概述1.1 推荐系统的基本概念推荐系统作为信息过滤的一种有效手段，旨在解决信息过载问题，为用户在众多选项中提供个性化、精准的推荐结果。
人工智能应用于智能推荐系统的架构设计
人工智能应用于智能推荐系统的架构设计随着人工智能技术的发展，智能推荐系统已经成为了今天数字化生活中不可或缺的一部分。
智能推荐系统可以有效地提升用户的生活品质和体验，减少信息搜索和筛选的时间和成本。
在智能推荐系统中，人工智能技术不仅为用户提供了更加便捷的服务，同时也让推荐系统的架构设计变得更为复杂。
一、智能推荐系统的定义及特点智能推荐系统是一种基于用户行为和偏好信息的个性化推荐系统。
它通过分析、挖掘和理解用户的行为和偏好，推荐与用户相关性更高的内容。
例如，通过分析用户的浏览历史、购买历史、搜索历史等行为，推荐与用户兴趣相关性更高的产品或内容。
智能推荐系统的主要特点包括：1. 个性化推荐。
不同用户具有不同的兴趣爱好和需求，智能推荐系统可以根据用户的喜好和行为，推荐与用户个性化相关的产品或内容。
2. 实时推荐。
智能推荐系统可以根据用户的实时行为，实时推荐相应的产品或内容。
例如，当用户进行在线购物时，推荐与其购物历史相关的产品。
3. 多平台适配。
智能推荐系统可以在多个平台上应用，例如电商、社交网络、音乐等平台。
二、智能推荐系统的架构智能推荐系统的架构设计包括数据接入、数据预处理、特征提取、推荐算法和推荐结果展示等模块。
1. 数据接入数据接入模块是智能推荐系统中的第一步。
该模块负责接收不同平台的用户行为和偏好数据，并将其存储到数据仓库中。
数据接入模块需要解决数据来源不同、数据格式不同的问题。
2. 数据预处理数据预处理模块是将从数据接入模块中收集到的原始数据进行处理、清洗和规范化。
该模块可以过滤掉无效数据、去除异常值、处理缺失值，并将用户行为和偏好数据转化为更加有用的特征信息。
3. 特征提取特征提取模块是将用户行为和偏好数据转化为特征向量表示。
该模块可以基于用户的历史行为、标签信息等特征，为每个用户生成相应的特征向量表示。
4. 推荐算法推荐算法模块是整个智能推荐系统的核心。
该模块基于用户的特征向量和物品的特征向量，运用不同的推荐算法，计算出用户可能感兴趣的推荐结果。
基于大数据的旅游推荐系统设计
基于大数据的旅游推荐系统设计旅游推荐系统是基于大数据技术的一种智能化应用，通过对用户行为数据、旅游资源数据等进行分析和挖掘，为用户提供个性化的旅游推荐信息。
本文将介绍基于大数据的旅游推荐系统的设计，包括系统架构、数据采集和处理、推荐算法等方面的内容。
一、系统架构基于大数据的旅游推荐系统的典型架构包括数据采集层、数据处理层、推荐算法层和推荐结果展示层。
1. 数据采集层：主要负责采集用户行为数据、旅游资源数据以及其他相关数据。
用户行为数据包括用户的搜索记录、浏览记录、收藏记录等，旅游资源数据包括旅游景点的介绍、评价、图片等信息。
数据采集可以通过网页爬虫、API接口等方式进行。
2. 数据处理层：对采集到的数据进行清洗、预处理和存储。
清洗和预处理包括去重、去噪、数据格式转换等操作，以确保数据的完整性和准确性。
存储可以选择使用关系型数据库或者分布式文件系统等方式。
3. 推荐算法层：根据用户行为数据和旅游资源数据，采用合适的推荐算法进行个性化的推荐。
常用的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、深度学习推荐等。
通过对用户的兴趣偏好进行建模和挖掘，推荐算法可以为用户提供个性化的旅游推荐结果。
4. 推荐结果展示层：将推荐结果以合适的形式展示给用户，例如列表、地图、图片等。
同时，还可以提供用户评价、分享等功能，以进一步优化和改进推荐效果。
二、数据采集和处理数据采集是旅游推荐系统中的重要环节，关键在于获取用户行为数据和旅游资源数据。
1. 用户行为数据采集：可以通过网页浏览器插件、移动应用程序等方式获取用户的行为数据。
为了保护用户的隐私，需要在采集过程中进行数据匿名化处理，例如对用户的身份信息进行脱敏处理。
2. 旅游资源数据采集：可以通过爬虫程序、API接口等方式获取各种旅游资源数据，包括景点的介绍、评价、图片等信息。
在数据采集过程中，需要注意数据的来源和准确性。
数据处理主要包括数据清洗、预处理和存储三个环节。
数据清洗是为了去除重复数据、噪音数据等，以提高数据的质量和准确性；数据预处理包括数据格式转换、特征提取等操作，以便于后续的数据分析和挖掘；数据存储可以选择适合的数据库或者文件系统，以支持系统的高效访问和扩展。
面向大学生的就业智能推荐系统设计与实现
面向大学生的就业智能推荐系统设计与实现在今天社会，大学生面临的就业问题越来越严峻。
许多大学生面对眼花缭乱的招聘信息，不知道如何选择，也不知道自己适合什么样的岗位。
面对这种现状，我们可以通过建立面向大学生的就业智能推荐系统来帮助他们更好地找到合适的工作。
一、就业智能推荐系统架构设计就业智能推荐系统主要分为两个部分：前端和后端。
其中，前端主要是展示形式，用于让用户操作系统，而后端则是系统的核心，负责数据处理和推荐算法实现。
前端：前端需要设计一个易于使用、功能齐全的界面。
该界面应该根据用户的具体情况，包括教育背景、专业技能以及就业经历等，对用户进行职业规划和职业建议。
后端：后端主要包括三个模块：用户画像模块、数据处理模块和推荐算法模块。
1.用户画像模块：该模块是将用户的信息存储下来。
为了保护用户隐私安全，应该对用户敏感信息进行加密处理。
用户画像模块可以根据用户的搜索记录和浏览历史进行行为分析，从而更好地了解用户，帮助用户找到最适合自己的职位。
2.数据处理模块：该模块是将用户的信息和招聘信息进行匹配。
该模块可以通过关键字搜索、语义分析等技术对招聘信息进行过滤和处理，从而帮助用户更快、更准确地获取所需信息。
3.推荐算法模块：该模块是系统最核心的部分。
对于这部分，我们需要使用数据挖掘和机器学习技术，通过分析用户数据和比较职位信息的相似度，给出推荐的职位信息。
二、模块实现1.用户画像模块的实现用户画像模块的实现需要依靠用户信息获取和用户行为分析等技术手段。
用户信息获取可以通过用户输入或接入第三方平台进行获取。
从而，我们可以得到有关用户的基本信息，如个人信息、学历和社交信息等。
这些信息将作为用户画像的关键元素。
2.数据处理模块的实现数据处理模块的实现可分为数据来源和数据处理两个部分。
数据来源：大量数据来源于网络，包括各大招聘平台、人才库、企业招聘网站等。
但由于每个网站信息不同、结构也不同，因此需要对网站语义进行分析和处理，提取其中的有用信息，进一步将所得数据转换为可用的格式。
五种常见的系统架构风格
五种常见的系统架构风格系统架构是指在设计和构建软件系统时所采用的整体结构和组织方式。
系统架构的选择和设计对于软件系统的稳定性、灵活性和可维护性都具有重要影响。
本文将介绍五种常见的系统架构风格，分别是分层架构、客户端-服务器架构、发布-订阅架构、微服务架构和事件驱动架构。
一、分层架构分层架构是将系统划分为若干层次，每一层都有特定的功能和责任。
一般包括表示层、业务逻辑层和数据访问层。
表示层处理用户界面和用户输入输出，业务逻辑层负责处理业务逻辑，数据访问层负责数据的读写和存储。
通过分层的方式，可以使得系统的结构清晰、模块化、易于维护和扩展。
二、客户端-服务器架构客户端-服务器架构是将系统划分为客户端和服务器端两部分。
客户端负责提供用户界面和用户输入输出处理，服务器端负责处理业务逻辑和数据存储等。
客户端通过网络连接到服务器端，并发送请求并接收响应。
这种架构可以实现客户端和服务器端的分离，使得系统可以在不同的客户端上运行，并且可以通过增加服务器来提高系统的处理能力。
三、发布-订阅架构发布-订阅架构是基于事件驱动的架构风格，通过解耦发布者和订阅者之间的关系来提高系统的灵活性和可扩展性。
发布者负责发布事件，而订阅者可以根据自身的需求来订阅感兴趣的事件并进行处理。
这种架构支持松耦合的组件间通信，使得系统可以快速响应变化和扩展功能。
四、微服务架构微服务架构是一种将系统划分为一系列小型自治服务的架构风格。
每个服务都是独立的、可独立部署和扩展的，通过定义清晰的服务接口和协议来实现不同服务之间的通信和协作。
微服务架构可以提高系统的可伸缩性和可维护性，同时也降低了开发和部署的复杂性。
五、事件驱动架构事件驱动架构是一种通过事件的触发和处理来实现系统功能的架构风格。
系统中的不同组件通过发布和订阅事件的方式进行通信和协作。
事件可以是用户操作、系统状态变化或其他外部因素引起的。
事件驱动架构可以实现松耦合和高度可扩展的系统设计，同时也提高了系统的灵活性和响应能力。
推荐系统基础知识与整体框架详细设计
推荐系统的基础知识与整体框架详细设计一、推荐算法的理解 (2)二、推荐系统的整体框架 (2)三、用户画像 (3)3.1 用户标签 (3)3.2 用户画像的分类 (3)3.2.1. 原始数据 (4)3.2.2. 事实标签 (4)3.2.3. 模型标签 (5)四、内容画像 (5)4.1 内容画像 (5)4.2 环境变量 (6)五、算法构建 (6)5.1 推荐算法流程 (6)5.2 召回策略 (8)5.3 粗排策略 (9)5.4 精排策略 (9)5.4.1 精排目标 (9)5.4.2 精排模型 (11)5.4.3 逻辑回归——最简单Model-based模型 (14)5.4.4 深度学习——当前最新发展方向 (16)5.5 重排层策略 (20)5.5.1 EE问题 (20)5.5.2 多样性问题 (21)5.5.3 上下文问题 (21)5.6 冷启动 (22)5.6.1 用户冷启 (22)5.6.2 内容冷启 (23)六、当前发展 (23)七. 算法衡量标准 (25)7.1 指标选择 (25)7.2 推荐效果 (26)八. 算法之外 (27)8.1 推荐算法是否会导致信息不平等和信息茧房？ (27)8.2 算法可能产生的蝴蝶效应 (27)8.2.1 推荐算法对feed传播的影响 (28)8.2.2 推荐算法对平台的影响 (29)一、推荐算法的理解如果说互联网的目标就是连接一切，那么推荐系统的作用就是建立更加有效率的连接，节约大量用户与内容和服务连接的时间和成本。
如果把推荐系统简单拆开来看，推荐系统主要是由数据、算法、架构三个方面组成。
•数据提供了信息。
数据储存了信息，包括用户与内容的属性，用户的行为偏好例如对新闻的点击、玩过的英雄、购买的物品等等。
这些数据特征非常关键，甚至可以说它们决定了一个算法的上限。
•算法提供了逻辑。
数据通过不断的积累，存储了巨量的信息。
在巨大的数据量与数据维度下，人已经无法通过人工策略进行分析干预，因此需要基于一套复杂的信息处理逻辑，基于大量的数据学习返回推荐的内容或服务。
推荐系统架构设计
推荐系统架构设计⽬录基于离线训练的推荐系统架构离线训练指使⽤历史⼀段时间（⼀周或⼏周）的数据进⾏训练，模型迭代的周期较长（⼀般以⼩时为单位），模型拟合的是⽤户的中长期兴趣。
基于离线训练的推荐系统常⽤的算法有LR、GBDT、FM⼀个典型的基于离线训练的推荐系统由数据上报、离线训练、在线存储、实时计算、AB测试⼏个模块组成，数据上报和离线训练组成监督学习中的学习系统，实时计算和AB测试组成预测系统，除此之外还有⼀个在线存储模块，⽤于存储模型和模型需要的特征信息实时计算模块调⽤。
数据上报搜集业务数据组成训练样本，⼀般分为收集、验证、清洗和转换⼏个步骤。
⾸先收集来⾃业务的数据。
然后对上报的数据进⾏准确性的验证，避免上报逻辑错误、数据错位或数据缺失等问题。
第三，为了保证数据的可信度，需要清理脏数据。
常见的数据清理有：空值检查、数值异常、类型异常、数据去重等。
最后通过数据转换，讲收集的数据转换为训练所需要的样本格式，保存到离线存储模块。
离线训练细分为离线存储和离线计算。
离线存储模块通过分布式⽂件系统或者存储平台来存储海量⽤户⾏为数据。
离线计算常见的操作有：样本抽样、特征⼯程、模型训练、相似度计算等。
样本抽样为模型训练提供⾼质量的输⼊，⾸先需要合理定义正负样本，⽐如通过惩罚权重和组合等⽅法并合理设计正负样本来解决正负样本不均衡的情况。
同时设计样本时应尽量保证⽤户样本数的均衡，对于恶意的刷流量、机器⼈⽤户，通过样本去重保证⽤户样本数的平衡。
适当考虑样本多样性。
特征⼯程对原始特征进⾏转换和组合，构建新的具有业务或统计意义的核⼼特征，通过多模态embedding等⽅法将来⾃⽤户、物品和背景的特征向量组合到⼀起，达到信息互补。
经过前⾯两步，模型训练利⽤给定的数据集通过训练得到⼀个模型，⽤户描述输⼊和输出变量之间的映射关系。
考虑到要处理⼤规模的训练集，⼀般选择可以分布式训练的近似线性时间的算法。
在线存储线上的服务对时延都有严格的要求，需要推荐系统在⼏⼗毫秒内处理完⽤户请求返回推荐结果，所以针对线上服务有⼀个专门的在线存储模块，负责存储⽤于线上的模型和特征数据。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
本文从互联网收集并整理了推荐系统的架构，其中包括一些大公司的推荐系统框架（数据流存储、计算、模型应用），可以参考这些资料，取长补短，最后根据自己的业务需求，技术选型来设计相应的框架。
后续持续更新并收集。
图1
界面UI那一块包含3块东西：1) 通过一定方式展示推荐物品(物品标题、缩略图、简介等)；2) 给的推荐理由；3) 数据反馈改进个性化推荐；关于用户数据的存放地方：1)数据库/缓存用来实时取数据；2) hdfs文件上面；
抽象出来的三种推荐方式
图2
图3
图3中，推荐引擎的构建来源于不同的数据源(也就是用户的特征有很多种类，例如统计的、行为的、主题的)+不同的推荐模型算法，推荐引擎的架构可以试多样化的(实时推荐的+离线推荐的)，然后融合推荐结果（人工规则+模型结果），融合方式多样的，有线性加权的或者切换式的等
图4
图4中，A模块负责用户各类型特征的收集，B模块的相关表是根据图3中的推荐引擎来生成的，B模块的输出推荐结果用来C模块的输入，中间经过过滤模块(用户已经产生行为的物品，非候选物品，业务方提供的物品黑名单等)，排名模块也根据预设定的推荐目标来制定，最后推荐解释的生成（这是可能是最容易忽视，但很关键的一环，微信的好友推荐游戏，这一解释已经胜过后台的算法作用了）
HULU的推荐系统
总结：这个也就跟图3有点类似了，葫芦的推荐系统，至少在他blog中写的比较简单。
更多的是对推荐系统在线部分的一种描述，离线部分我猜想也是通过分布式计算或者不同的计算方式将算法产生的数据存储进入一种介质中，供推荐系统在线部分调用。
系统的整个流程是这样的，首先获取用户的行为，包括(watch、subscribe、vote)，这样行为会到后台获取show-show对应的推荐数据。
同时这些行为也会产生对应的topic，系统也会根据topic 到后台获取topic-show对应的推荐数据。
两种数据进行混合，然后经过fliter、explanation、ranking这一系列过程，最后生成用户看到的推荐数据。
淘宝的推荐系统(详细跟简单版)
总结：淘宝的推荐系统，描述了推荐引擎搭建的整体架构，包括离线的分布式计算和存储、监控、数据统计和分析、实验平台等。
给我们搭建推荐引擎提供了很好的建议。
整体流程大致这样。
通过后台的分布式计算，将算法产生的算法结果数据存储进入一种介质中，首推hbase。
然后，通过一种叫做云梯的机制将算法结果推入中间层介质中，供推荐系统在线部分调用。
在线部分提供引擎和实验分流，用户的行为将存储进入hadoop中，数据统计分析平台由hive来搭建，主要用来分析和统计hadoop中的用户行为log。
这张图不仅讲了，推荐系统的架构流程，也讲了跟这个平台有关系的人，是怎么介入的，我觉得提供的信息可很好的参考。
Netflix的推荐系统
总结：netflix的推荐系统，描述了推荐引擎搭建的整体架构，采用了三种计算方式的结合。
整体流程：用户通过UI产生事件跟行为，然后分发给离线（我理解的是按天存储）、近线存储（不提供历史，存储当天用户实时行为。
不知道理解是否有误），离线的计算利用离线的数据建好模型供实时调用，近线的计算利用用户的实时行为计算得出规则供实时调用，最后在线的计算通过前两种方式来得到最终的推荐结果，关键问题，就是如何以无缝方式结合、管理在线和离线计算过程，当然找到这些要求之间恰当的平衡并不容易，需要深思熟虑的需求分析，细心的技术选择，战略性的推荐算法分解，最终才能为客户达成最佳的结果。
优酷的推荐系统
备注：上图来至easyhadoop举办的技术沙龙中优酷数据挖掘工程师的演讲，有关详细信息请移步/exp/Hadoop_20130330/index.html#top。
作者在演讲中讲的一些"干货"跟推荐议题是很有价值的，下图简单描述。
模型前数据准备(理解数据源，用户，物品)
模型策略
其他考虑的场景。