推荐系统架构图

推荐系统架构图通常包括以下几个主要组件：数据源、数据处理、特征工程、模型训练和推荐结果。数据源负责收集用户行为数据，如点击、购买等；数据处理模块对原始数据进行清洗、转换和整合；特征工程模块从数据中提取有用的特征；模型训练模块使用机器学习算法训练推荐模型；最后，推荐结果模块根据用户的特征和模型的预测生成个性化推荐。整个推荐系统的流程是循环迭代的，不断优化模型以提供更准确的推荐。