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如下图所示。阿里云智能推荐 AIRec 产品的实现方式整体上大致分为三层。其中最底层是数据接入层，对于这一层而言，一般需要客户提供两种数据，初始化离线数据和在线数据。初始化离线数据将用于整个推荐实例的启动，而在线数据则用于当服务启动之后在后续实时收集用户的行为，以及更新和回传。在数据接入层之上是推荐模型层，这里主要分为三部分，第一部分是特征工程，主要是对于用户的特征、商品的特征进行一定的挖掘；第二部分是召回模块；第三部分是排序模块。在推荐模型之上是业务逻辑层，各个应用厂家或者应用的场景不同，业务逻辑也会比较复杂，推荐系统往往无法覆盖所有的业务场景，AIRec 提供便捷的打散、混排等功能来满足尽可能多的场景需求。在此基础之上，业务方也可以根据 AIRec 推荐的结果来进行第二次封装来满足业务上更为复杂的需求。
以上内容摘自《大数据工程师必读手册》电子书，点击/topic/download?id=29可下载完整版
2022-08-04 15:22:37赞同 展开评论 打赏
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