推荐系统架构
架构概述
推荐系统架构是支撑整个推荐系统运行的基础设施，它需要处理数据采集、特征工程、模型训练、在线服务等多个环节。 良好的架构设计能够确保系统的可扩展性、可靠性和性能。
架构设计原则
- 高可用性
- 可扩展性
- 可维护性
- 性能优化
- 成本效益
系统层次
主要层次
- 数据层：数据采集和存储
- 计算层：特征工程和模型训练
- 服务层：在线预测和推荐
- 应用层：业务逻辑和展示
系统层次图
技术选型
关键技术
- 数据存储：HDFS/HBase/Redis
- 计算框架：Spark/Flink
- 机器学习：TensorFlow/PyTorch
- 服务框架：Spring Boot/Flask
- 消息队列：Kafka/RabbitMQ