推荐系统是机器学习在实际场景中的重要应用，其核心目标是通过算法为用户提供个性化内容。以下是关键架构组件与实现思路：
1. 核心架构分层
- 数据层：存储用户行为数据（点击/购买记录）和物品特征
- 算法层：包含协同过滤、矩阵分解、深度学习等模型
- 服务层：实时计算推荐结果并输出给前端应用
2. 典型技术流程
- 数据采集 → 2. 特征工程 → 3. 模型训练 → 4. 实时推理
- 结果排序 → 6. 业务规则过滤 → 7. 推荐展示
3. 架构优化方向
- 引入缓存机制（如Redis）提升响应速度
- 使用分布式计算框架（Spark/Flink）处理海量数据
- 结合图计算技术优化冷启动问题
4. 扩展阅读
通过合理设计架构，可以实现从基础协同过滤到复杂深度学习模型的平滑演进。建议结合业务场景选择合适的技术栈。