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在阿里云这边的整个的实现方案是这样的。基于 PAI 的推荐平台，在基础数据层，我们可以提供给你网站的一些离线数据，可以存到 RDS::MySQL 这样的一个数据库里。线上的一些行为数据，比如说你实时有一些点击，有些关注，你可能想做一些实时的处理。你可以做 Kafka。然后到上一层，数据加工层你可以用 Flink 做一个加工，产生一些实时的行为数据。生成了样本之后，可以发到模型训练层。在模型训练层就会用到 PAI 的一些算法。最上面应用的时候，为了保证整个服务的弹性，我们推荐通过云原生的方案去做，保证资源的弹性。最终在服务编排阶段，你可以先调一下召回，拿到召回的结果，然后去重，拿到最终的一个给排序的样本，然后排序的结果就会反馈给用户。这是我们整体的技术架构。
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 15:31:45赞同 展开评论 打赏
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