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我们在前几期的文章中给大家简单介绍了个性化推荐系统的实现原理与应用趋势等内容，而本文我们接着来说说推荐系统架构包含哪些内容。
数据流
推荐系统的特点就是高度和数据流相关，那么技术层面要解决数据怎么来，数据怎么用，数据怎么加工处理，正确性和时效性如何保证等问题。
离线板块
系统内涉及到一些数据加工，任务处理，模型生产，指标报表等离线任务，怎么协调这些任务有序高效进行，并获得正确有效的结果。
在线板块
推荐系统对外提供实时推荐的能力，涉及到诸多的在线处理过程和规则。如何在适应业务快速变化的同时保证可用性和性能是至关重要的。
AI
当下推荐系统的重要组成部分，其包含整个AI模型生成到服务的全生命周期。如何从系统层面支撑AI全生命周期以及如何有机集成进系统是一个挑战。
基础设施
推荐系统是一个多领域交叉的综合应用，需要有众多的中间件、基础组件做支撑，如何管理和运维，减少依赖，有效利用是一个重要的命题。
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2025-08-07
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