講人話系列——電商推薦系統

概述 從18年11月開始，接觸推薦系統半年左右時間，對推薦系統有了基本的認識。相比於之前做的nlp任務，推薦系統複雜更多，數據來源更復雜、pipeline更復雜、場景更復雜、業務更復雜、指標更復雜。在NLP部分的時候，絕大多數時間花在了數據-模型以及其match上。而在推薦裏由於系統複雜度提升，多了更多的功夫在系統架構、代碼重構、快速部署上，工程側的東西在複雜系統中顯得更爲重要。秉着精益算法的思想

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