推荐系统架构图

推荐系统架构图主要包括以下几个部分：数据源、数据处理模块、特征提取模块、推荐算法模块和推荐结果展示模块。首先，数据源负责收集用户行为数据、物品信息等原始数据；接着，数据处理模块对原始数据进行清洗、整合和转换，使其满足后续处理的需求；然后，特征提取模块从处理后的数据中提取有用的特征，如用户兴趣、物品属性等；接下来，推荐算法模块根据提取的特征生成推荐列表，常用的推荐算法有协同过滤、内容过滤等；最后，推荐结果展示模块将生成的推荐列表以合适的形式展示给用户。整个推荐系统架构图简洁明了，各模块之间的关联清晰，有助于理解推荐系统的工作原理。