機器學習：實例1--推薦系統架構

推薦在電商和互聯網應用中已經應用的很是普遍，相比於根據query進行主動的搜索，推薦是更加被動的由系統自動推出商品給用戶。搜索的意圖比較明顯，直接由query給出，而推薦須要計算猜想用戶的意圖，根據用戶歷史數據和當前行爲，基於各類模型推薦合適的商品，提高用戶體驗，提升轉化率。不過近些年來，搜索和推薦在底層模型和技術方面愈來愈趨於融合，利用機器學習的方式來改進搜索和推薦的質量，像搜索排序LTR等等。

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