離線推薦

于離線訓練的推薦系統(tǒng)架構是最常見的一種推薦系統(tǒng)架構。這里的“離線”訓練指的是使用歷史一段時間（ 比如周或者幾周 ）的數(shù)據(jù)進行訓練，模型迭代的周期較長（一般 以小時為單位 ）。模型擬合的是用戶的中長期興趣。

如下圖所示， 一個典型的基于離線訓練的推薦系統(tǒng)架構由數(shù)據(jù)上報、離線訓練、在線存儲、實時計算和 A/B 測試這幾個模塊組成。其中，數(shù)據(jù)上報和離線訓練組成了監(jiān)督學習中的學習系統(tǒng)，而實時計算和 A/B 測試組成了預測系統(tǒng)。另外，除了模型之外，還有一個在線存儲模塊，用于存儲模型和模型需要的特征信息供實時計算模塊調用。圖中的各個模塊組成了訓練和預測兩條數(shù)據(jù)流，訓練的數(shù)據(jù)流搜集業(yè)務的數(shù)據(jù)最后生成模型存儲于在線存儲模塊；預測的數(shù)據(jù)流接受業(yè)務的預測請求，通過 A/B 測試模塊訪問實時計算模塊獲取預測結果。