深度学习推荐系统 第一章

推荐系统的数据部分：

客户端及服务端实时数据处理，流处理平台准实时数据处理，大数据平台离线数据处理

实时性：由强到弱 处理能力：由弱到强

推荐系统的模型部分：

召回层：快速从海量候选集召回用户可能感兴趣的物品

排序层：精排

补充策略与算法层：兼顾结果的多样性、流行度、新鲜度

离线训练：利用全量样本和特征，逼近global minima

在线更新：准实时“消化”新的数据样本

评估：离线评估、线上A/B