推荐系统通过优化算法、基础设施和数据处理来应对可扩展性挑战，从而高效管理大型数据集。随着用户群和物品目录的增长，精确相似度计算或完整矩阵运算等传统方法在计算上变得不切实际。为了解决这个问题，可扩展系统专注于三个关键策略：降维、近似算法和分布式计算。
首先，降维技术在不丢失关键模式的情况下简化复杂数据。在协同过滤中使用的矩阵分解，将用户-物品交互矩阵分解为低维的潜在因子。例如，Apache Spark 的 MLlib 实现了交替最小二乘法（ALS），它将问题分解为可并行解决的更小子问题。这使得内存使用和计算时间相对于用户或物品数量从立方复杂度降低到线性复杂度。类似地，来自神经网络模型（例如用于物品的 Word2Vec）的嵌入将高维数据压缩成密集向量，从而实现更快的相似度比较。这些方法通过避免直接操作海量矩阵，使得系统能够在单台机器上处理数百万用户和物品。
其次，近似算法以微小的精度损失换取显著的速度提升。近似最近邻（ANN）搜索算法，如 Facebook 的 FAISS 或 Spotify 的 HNSW，将物品索引到可以实现亚线性搜索时间的结构中。这些算法不是将用户的偏好与每个物品进行比较（O(n)复杂度），而是将相似物品分组到分层或哈希结构中，将搜索复杂度降低到 O(log n)。例如，一个拥有 1 亿首歌曲的音乐应用可以使用 HNSW 在几毫秒内检索到热门推荐。抽样方法，例如用于聚类的 MiniBatch K-Means，也通过处理数据子集来减少计算。这些优化使得即使对于大规模系统，实时推荐也成为可能。
第三，Apache Spark 或 TensorFlow 等分布式计算框架将工作负载分配到集群中，以处理数据增长。协同过滤模型可以通过将用户-物品交互分割成在多个节点上处理的分区来进行并行训练。例如，Netflix 的推荐系统使用分布式梯度下降来在新观看数据到来时增量更新模型，避免完全重新训练。AWS Sagemaker 或 Google 的 Vertex AI 等云解决方案可以动态自动扩展资源，在流量高峰期增加服务器。数据库分片，即根据地理区域或用户 ID 将用户配置文件拆分到不同服务器上，确保查询负载均衡。这种方法使系统能够水平扩展，在数据量呈指数级增长时保持性能。