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离线训练毕竟使用的是 T-1 或者 T-2 的数据去做的，没有对线上实时产生的行为数据进行利用，对于数据的时效性利用相对较差。
比如说，有这样的一个场景，今天我的整个平台只对 14 岁以下的少女做某个运营活动，而平台上充斥了大量的年龄段的客户，整个平台的交互行为都变了，这个时候你的模型还是 T-1 去做的，将无法对线上业务做一个及时的感知。这个时候，通过在线训练就能比较好的解决这个问题。
在线模型训练的流程如下图所示。在线模型训练意味着我可以用实时线上传输化的数据，然后用我们的实时机器学习模型训练框架去做训练。在线训练虽然数据是实时进来的，但你的模型并不是从 0 开始的。而是说我从离线先训练好这个模型，我站在离线模型的巨人的肩膀上，再往上去优化。
以上内容摘自《个性化推荐系统开发指南》电子书，点击https://developer.aliyun.com/topic/download?id=204可下载完成版
2022-08-03 16:23:34赞同 展开评论 打赏
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