推荐算法总体流程图

推荐算法总体流程图主要包括以下几个步骤：首先，收集用户的历史行为数据和物品信息；其次，根据用户的行为数据和物品信息进行特征工程处理，提取有用的特征；然后，利用机器学习或深度学习模型对特征进行训练，生成推荐模型；接着，根据用户的实时行为和模型的预测结果，为用户生成个性化的推荐列表；最后，通过展示推荐列表给用户，收集用户的反馈信息，不断优化和更新推荐模型。整个流程图展示了推荐算法从数据采集、特征处理、模型训练到推荐结果展示的完整过程。