基于画像推荐系统设计（离线+实时）

一、架构设计
二、内容画像
- 离线文章画像构建
- TFIDF计算
- TEXTRANK计算
- 文章画像结果计算
- 离线增量文章画像计算
- Word2Vec与文章相似度
三、用户画像
- 3.1 为什么要进行用户画像构建
- 3.2 用户画像标签建立
- 用户行为处理
- 用户画像标签权重计算
- 用户画像标签权重计算算法
- 3.3 用户画像增量更新
四、召回和排序
4.1 离线召回
- 召回表设计和召回方式
- 召回表设计
- 模型召回
- 内容召回
- 4.2 离线排序模型训练
- 离线排序模型-CTR预估
- 点击率预测
- 特征服务中心
五、实时计算
- 实时计算业务的作用
- 实时日志分析处理
- 实时召回集实现
- 热门和新文章召回
六、推荐业务流的实现和ABTest</

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