实时推荐系统是通过动态处理用户行为数据，为用户提供即时个性化内容匹配的技术方案。以下是其核心要点：
系统架构
数据采集层
- 用户行为日志（点击/浏览/购买）
- 实时消息队列（Kafka/RabbitMQ）
- 与业务系统对接的API接口
特征处理层
- 使用Spark Streaming进行实时数据清洗
- 通过Flink实现特征实时计算
- 需要注意数据时效性与准确性平衡
模型服务层
- 基于TensorFlow Serving的模型部署
- 支持在线学习（Online Learning）机制
- 需配置低延迟推理引擎
应用场景
- 🛍️ 电商秒杀活动推荐
- 📱 手机端实时新闻推送
- 🎮 游戏内物品动态推荐
技术挑战
| 挑战类型 | 解决方案 |
|---|---|
| 数据延迟 | 使用本地缓存 + 分布式计算 |
| 模型漂移 | 建立AB测试机制 |
| 系统稳定性 | 需要配置熔断降级策略 |
扩展阅读
如需深入了解实时推荐系统的实现细节，可参考：
实时推荐系统架构设计指南
或查看我们的实时计算最佳实践文档