Flink + 強化學習搭建實時推薦系統

如今的推薦系統，對於實時性的要求越來越高，實時推薦的流程大致可以概括爲：推薦系統對於用戶的請求產生推薦，用戶對推薦結果作出反饋 (購買/點擊/離開等等)，推薦系統再根據用戶反饋作出新的推薦。這個過程中有兩個值得關注的地方： 這可被視爲是一個推薦系統和用戶不斷交互、互相影響的過程。 推薦系統需要對用戶反饋作出快速及時的響應。 這兩點本篇分別通過強化學習和 Flink 來實現，而在此之前先了解一些背景

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