From a36ab5c79a609218765ec3a725c93c92032d0f07 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Miracle <49688800+zhongqiangwu960812@users.noreply.github.com> Date: Mon, 6 Dec 2021 10:05:23 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?Update=202.2.3.1=20=E6=8E=A8=E8=8D=90=E7=B3=BB?= =?UTF-8?q?=E7=BB=9F=E6=B5=81=E7=A8=8B=E7=9A=84=E6=9E=84=E5=BB=BA.md?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../2.2新闻推荐系统实战/docs/2.2.3.1 推荐系统流程的构建.md | 4 +++- 1 file changed, 3 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/docs/第二章 推荐系统实战/2.2新闻推荐系统实战/docs/2.2.3.1 推荐系统流程的构建.md b/docs/第二章 推荐系统实战/2.2新闻推荐系统实战/docs/2.2.3.1 推荐系统流程的构建.md index 948ceac6..3beac83f 100644 --- a/docs/第二章 推荐系统实战/2.2新闻推荐系统实战/docs/2.2.3.1 推荐系统流程的构建.md +++ b/docs/第二章 推荐系统实战/2.2新闻推荐系统实战/docs/2.2.3.1 推荐系统流程的构建.md @@ -2,7 +2,9 @@ ![](http://ryluo.oss-cn-chengdu.aliyuncs.com/图片Untitled.png) -# offline +本篇文章主要是讲解推荐系统流程构建,主要包括Offline和Online两个部分。 + +# Offline offline部分主要是基于前面存储好的物料画像和用户画像进行离线计算, 为每个用户提供一个热门页列表和推荐页列表并进行缓存, 方便online服务的列表获取。 所以下面主要帮大家梳理这两个列表的生成以及缓存到redis的流程。