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实时推荐系统架构设计

在上一节中，我们探讨了实时推荐系统的基本概念和应用场景。现在，我们将深入讨论实时推荐系统的架构设计，这是构建高效、可扩展和准确推荐系统的基石。本节将重点介绍实时推荐系统的核心组件、数据流处理、模型训练和推理、以及系统优化策略。

1.核心组件

实时推荐系统通常由以下几个核心组件构成：

用户行为采集模块：负责收集用户的实时行为数据，如点击、浏览、购买等。

数据处理模块：对采集到的数据进行清洗、转换和存储，以供后续使用。

特征工程模块：从用户行为数据中提取有用的特征，用于模型训练和推理。

模型训练模块：利用历史数据和实时数据训练推荐模型