推薦系統架構

推薦系統架構        實際推薦系統一般採用多種推薦算法，並根據用戶的實時行爲反饋調整用戶的特徵向量(特徵的加權係數)，進而融合各個推薦算法的推薦結果，在此基礎上過濾不要的推薦項，最後結合用戶使用場景調整推薦結果排名，給出最終推薦結果。算法        基於不一樣特徵的推薦算法常常採用按期計算、按期更新特徵物品推薦表，好比基於Item的類似度特徵，可保存每一個item最相關的K個Item；基

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