推薦系統基本瞭解

推薦系統基本架構圖 推薦系統的基本架構圖如下： A 負責從數據庫或者緩存中拿到用戶行爲數據，通過分析不同行爲，生成當前用戶 的特徵向量。不過如果是使用非行爲特徵，就不需要使用行爲提取和分析模塊了。該模 塊的輸出是用戶特徵向量。 在利用用戶行爲計算特徵向量時需要考慮以下因素：用戶行爲的種類 ，用戶行爲產生的時間，用戶行爲的次數，物品的熱門程度。 B 負責將用戶的特徵向量通過特徵-物品相關矩陣轉化爲初

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