为了针对数百万用户扩展推荐系统，您需要解决三个核心挑战：处理大型数据集、高效处理请求以及优化算法以提高性能。 目标是在确保系统在高负载下保持响应的同时，平衡准确性和计算效率。
首先，专注于数据管理和基础设施。存储和访问用户和项目数据需要像 Apache Cassandra 或 Amazon DynamoDB 这样的分布式系统，它们可以处理高读/写吞吐量并将数据分区到多台服务器上。 例如，按地区或用户 ID 对用户资料进行分片可以分散负载，防止出现瓶颈。 使用 Redis 等工具缓存频繁访问的数据（例如，热门项目或活跃用户偏好）可减少数据库点击次数。 使用 Apache Spark 等批量处理框架离线预先计算用户-项目亲和度分数，这允许定期更新而无需实时计算。 内容分发网络 (CDN) 还可以缓存特定地理区域中用户的静态推荐结果，从而减少延迟。
接下来，优化处理管道。 实时推荐需要低延迟系统，因此请分离批处理和实时工作流程。 使用 Apache Flink 或 Kafka Streams 等流处理框架来处理点击流数据并动态更新用户偏好。 例如，如果用户将某个项目添加到购物车，系统可以使用实时事件立即调整推荐。 负载均衡和横向扩展（例如，Kubernetes 自动缩放）可确保服务器处理流量高峰。 对非关键任务（如日志记录或辅助推荐）的异步处理可防止阻塞主要请求流。 A/B 测试框架可以帮助验证性能，而不会中断实时系统。
最后，简化推荐算法。 协同过滤或矩阵分解可能适用于小型数据集，但在大规模情况下变得不切实际。 切换到近似方法，例如使用 FAISS 或 Annoy 等库的最近邻搜索，这些库可以在几毫秒内找到相似的项目。 基于嵌入的模型（例如，项目的 Word2Vec）可以降低维度，从而加快比较速度。 例如，不是计算所有用户的相似度，而是将用户分组到集群中并在这些集群内进行比较。 如果轻量级机器学习模型（例如，逻辑回归或浅层神经网络）能够保持可接受的准确性，则可以替代复杂的深度学习模型。 定期修剪不活跃的用户或过时的项目以保持数据集的可管理性。