MN-办攀枝花证-徵/电【131☎2220☎1112同号】本地哪里办攀枝花证【Vq:7736661】『办-做-各-种-类-型-的-证-件』办毕业学位不动产权做房产结婚离婚车辆登记教师证/如果把推荐系统简单拆开来看，推荐系统主要是由数据、算法、架构三个方面组成。

数据提供了信息。数据储存了信息，包括用户与内容的属性，用户的行为偏好例如对新闻的点击、玩过的英雄、购买的物品等等。这些数据特征非常关键，甚至可以说它们决定了一个算法的上限。

算法提供了逻辑。数据通过不断的积累，存储了巨量的信息。在巨大的数据量与数据维度下，人已经无法通过人工策略进行分析干预，因此需要基于一套复杂的信息处理逻辑，基于逻辑返回推荐的内容或服务。

架构解放了双手。架构保证整个推荐自动化、实时性的运行。架构包含了接收用户请求，收集、处理，存储用户数据，推荐算法计算，返回推荐结果等。有了架构之后算法不再依赖于手动计算，可以进行实时化、自动化的运行。例如在淘宝推荐中，对于数据实时性的处理，就保证了用户在点击一个物品后，后续返回的推荐结果就可以立刻根据该点击而改变。一个推荐系统的实时性要求越高、访问量越大那么这个推荐系统的架构就会越复杂。

二、推荐系统的整体框架

协议调度：请求的发送和结果的回传。在请求中，用户会发送自己的 ID，地理位置等信息。结果回传中会返回推荐系统给用户推荐的结果。
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推荐算法：算法按照一定的逻辑为用户产生最终的推荐结果。不同的推荐算法基于不同的逻辑与数据运算过程。

消息队列：数据的上报与处理。根据用户的 ID，拉取例如用户的性别、之前的点击、收藏等用户信息。而用户在 APP 中产生的新行为，例如新的点击会储存在存储单元里面。

存储单元：不同的数据类型和用途会储存在不同的存储单元中，例如内容标签与内容的索引存储在 mysql 里，实时性数据存储在 redis 里，需要进行数据统计的数据存储在 TDW 里。
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