构建一个实时推荐系统涉及三个核心组件：数据摄取和处理、模型设计和服务基础设施。目标是即时捕获用户交互，使用最新数据生成推荐，并以低延迟交付结果。这需要结合流处理框架、为速度优化的机器学习模型以及可伸缩的 API 来处理请求。
首先，数据摄取和处理必须处理实时用户活动。Apache Kafka 或 Amazon Kinesis 等工具可以流式传输点击流数据、搜索查询或购买事件，使其一经发生即被捕获。然后使用 Apache Flink 或 Spark Streaming 等框架对这些数据进行清理和转换，形成特征（例如，用户偏好、物品元数据）。例如，如果用户点击了一个产品，系统会立即记录此交互并更新他们的用户画像。为了降低延迟，可以考虑将频繁访问的数据（例如，用户画像）存储在 Redis 等内存数据库中。这确保了模型在生成推荐时拥有最新的上下文。
接下来，模型必须在准确性和速度之间取得平衡。传统的批处理训练模型（例如，矩阵分解）无法快速适应新数据，因此应使用在线学习技术。增量协同过滤或简化的神经网络（例如，浅层嵌入）等算法在新数据到来时实时更新。例如，混合模型可以将协同过滤（基于用户-物品交互）与基于内容的过滤（使用物品属性，如类别或价格）相结合，以处理冷启动场景。FAISS 或 Spotify 的 Annoy 等近似最近邻 (ANN) 库可以快速从大型目录中检索相似物品。定期（例如，每 5 分钟）预计算候选推荐，并使用新的用户数据进行实时微调。
最后，服务层必须以最小的延迟提供推荐。使用 FastAPI 或 TensorFlow Serving 等框架将模型部署为 REST 或 gRPC API。将预计算的推荐（例如，“喜欢 X 的用户也购买了 Y”）缓存在 Redis 中，以减少计算开销。为了实现个性化，采用两阶段方法：从缓存中检索广泛的候选集，然后使用实时用户上下文（例如，当前会话数据）对其进行重新排序。通过分析每个步骤的延迟（数据库查询、模型推理、网络调用），并消除瓶颈来优化管道。使用负载均衡器和自动伸缩（例如，Kubernetes）来处理流量高峰。监控吞吐量、延迟和推荐相关性等指标，以确保性能保持一致。