推荐系统是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。
随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。
为了解决这些问题，个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。
常见的推荐栏位例如：淘宝的猜你喜欢、看了又看、推荐商品，美团的首页推荐、附近推荐等。
推荐系统是比较偏向于工程类的系统，要做得更加的精确，需要的不仅仅是推荐算法，还有用户意图识别、文本分析、行为分析等，是一个综合性很强的系统。
本节介绍的几种推荐系统架构，并不是互相独立的关系，实际的推荐系统可能会用到其中一种或者几种的架构。在实际设计的过程中，读者可以把本文介绍的架构作为一个设计的起点，更多地结合自身业务特点进行独立思 考，从而设计出适合自身业务的系统。
根据响应用户行为的速度不同，推荐系统可以大致分为基于离线训练和在线训练的推荐系统。
于离线训练的推荐系统架构是最常见的一种推荐系统架构。这里的“离线”训练指的是使用历史一段时间（ 比如周或者几周 ）的数据进行训练，模型迭代的周期较长（一般 以小时为单位 ）。模型拟合的是用户的中长期兴趣。
如下图所示， 一个典型的基于离线训练的推荐系统架构由数据上报、离线训练、在线存储、实时计算和 A/B 测试这几个模块组成。其中，数据上报和离线训练组成了监督学习中的学习系统，而实时计算和 A/B 测试组成了预测系统。另外，除了模型之外，还有一个在线存储模块，用于存储模型和模型需要的特征信息供实时计算模块调用。图中的各个模块组成了训练和预测两条数据流，训练的数据流搜集业务的数据最后生成模型存储于在线存储模块；预测的数据流接受业务的预测请求，通过 A/B 测试模块访问实时计算模块获取预测结果。
数据上报：据上报模块的作用是搜集业务数据组成训练样本。一般分为收集、验证、清洗和转换几个步骤。将收集的数据转化为训练所需要的样本格式，保存到离线存储模块。
离线训练：线训练模块又细分为离线存储和离线计算。实际业务中使用的推荐系统一般都需要处理海量的用户行为数据，所以离线存储模块需要有一个分布式的文件系统或者存储平台来存储这些数据。离线计算常见的操作有：样本抽样、特征工程、模型训练、相似度计算等。
在线存储：因为线上的服务对于时延都有严格的要求。比如，某个用户打开手机 APP ，他肯定希望APP 能够快速响应，如果耗时过长，就会影响用户的体验。一般来说，这就要求推荐系统在几十毫秒以内处理完用户请求返回推荐结果，所以，针对线上的服务，需要有一个专门的在线存储模块，负责存储用于线上的模型和特征数据 。
实时推荐：实时推荐模块的功能是对来自业务的新请求进行预测。1.获取用户特征；2.调用推荐模型；3.结果排序。
在实际应用中，因为业务的物品列表太大，如果实时计算对每 个物品使用复杂的模型进行打分，就有可能耗时过长而影响用户满意度。所以，一种常见的做法是将推荐列表生成分为召回和排序两步。召回的作用是从大量的候选物品中（例如上百万）筛选出一批用户较可能喜欢的候选集 （一般是几百）。排序的作用是对召回得到的相对较小的候选集使用排序模型进行打分。更进一步，在排序得到推荐列表后，为了多样性和运 营的一些考虑，还会加上第三步重排过滤，用于对精排后的推荐列表进行处理。
A/B测试：对于互联网产品来说， A/B 测试基本上是一个必备的模块，对于推荐系统来说也不例外，它可以帮助开发人员评估新算法对客户行为的影响。除了 离线的指标外，一个新的推荐算法上线之前 般都会经过 A/B 测试来测试新算法的有效性。
下图是与之对应的实际系统中各个组件的流转过程。需要注意的是生成推荐列表就已经做完了召回和排序的操作，业务层直接调用API就可以得到这个推荐列表。
