在推荐系统中处理大型商品目录需要在计算效率和推荐质量之间取得平衡。 主要挑战是如何从数百万或数十亿个选项中高效检索相关项目，而不牺牲实时性能。 一种常见的方法是使用近似最近邻 (ANN) 算法，如 FAISS、HNSW 或 Annoy，这些算法可以在高维空间中实现快速相似性搜索。 例如，如果项目表示为嵌入（密集向量），则 ANN 索引允许您快速找到与用户偏好相似的项目，而无需详尽地比较每个项目。 这将搜索时间从 O(n) 减少到 O(log n) 或更好，使其对于大规模系统可行。
另一种策略是两阶段检索和排序。 在第一阶段，轻量级模型或基于规则的系统缩小候选池。 例如，您可以在应用更复杂的模型之前，根据用户人口统计信息、最近的互动或受欢迎程度来过滤项目。 第二阶段使用神经网络或细粒度排序算法来重新排序较小的子集（例如，1,000 个项目），以提高准确性。 这种混合方法平衡了速度和准确性：例如，Netflix 使用粗略过滤，然后使用深度学习模型来处理其庞大的目录。 此外，基于嵌入的检索（例如，使用 Word2Vec 或 BERT）可以将项目聚类到语义组中，从而允许您离线预先计算推荐，并通过缓存查找来提供服务。
最后，分布式计算和分片对于可扩展性至关重要。 跨服务器拆分目录（分片）可让您并行执行模型推理或相似性搜索等操作。 诸如 Apache Spark 或分布式数据库（例如，Cassandra）之类的工具可帮助管理分区数据。 对于实时更新，增量训练技术（例如，通过在线学习更新嵌入）避免了重新计算整个模型。 例如，电子商务平台可能会每小时使用新的用户点击来更新项目嵌入，同时保持 ANN 索引的更新。 通过结合这些方法——ANN 用于快速检索、两阶段处理和分布式基础设施——开发人员可以高效地处理大型目录，同时保持响应能力。