推荐系统架构图模板

这个模板适合做什么

推荐系统架构图展示了推荐器如何把用户请求转化为一个排序后的物品列表。本模板呈现经典的两阶段漏斗：召回（候选生成）把数百万物品收窄到数百个，排序模型为这些候选打分，重排 / 过滤阶段在返回推荐前应用业务规则。特征存储为排序模型供给特征，用户行为回流到特征。适合用于设计推荐器、为现有系统整理文档，或解释为什么推荐是分阶段计算而非一次完成。

适用场景

• 在构建之前，设计推荐系统的召回和排序阶段。
• 解释推荐器为何用两阶段漏斗而非对所有物品排序。
• 整理特征从哪里来、如何供给排序模型的文档。
• 展示从用户行为回到特征存储的反馈循环。
• 规划业务规则和过滤在重排阶段的何处应用。
• 对比协同过滤推荐器与双塔召回模型。

使用步骤

1. 1从顶部进入漏斗的用户请求开始。
2. 2添加召回（候选生成），把完整物品库收窄为候选列表。
3. 3添加排序模型为每个候选打分，由特征存储供给。
4. 4添加重排 / 过滤阶段，处理业务规则、多样性和新鲜度。
5. 5在漏斗底部添加推荐结果输出。
6. 6添加从用户行为到特征存储的反馈循环。

简单示例