为了提高大规模推荐引擎的可扩展性，有三种关键技术非常有效：分布式计算框架、近似最近邻 (ANN) 算法和高效的数据管道设计。 这些方法解决了计算瓶颈，减少了延迟，并能够处理海量数据集和用户群。
首先，像 Apache Spark 或 TensorFlow Extended (TFX) 这样的分布式计算框架允许推荐模型在集群中并行处理数据。 例如，矩阵分解（一种常见的协同过滤技术）可以分解成分布在节点上的较小任务，从而减少训练时间。 对推荐服务本身进行分片（例如，按区域或用户细分分割用户-项目交互数据）也有帮助。 Netflix 使用水平分区来管理其全球用户群的推荐，确保独立处理本地化数据子集。 此外，像 TensorFlow Serving 或 NVIDIA Triton 这样的模型服务系统通过批量处理请求和使用 GPU 加速来优化推理可扩展性。
其次，像 Facebook 的 FAISS 或 Spotify 的 Annoy 这样的 ANN 算法用更快的近似值代替精确的相似度计算。 传统的 k 近邻 (k-NN) 算法在拥有数十亿项目的目录中变得不切实际，但像分层可导航小世界 (HNSW) 这样的 ANN 技术将搜索复杂度从 O(n) 降低到 O(log n)。 例如，Pinterest 在其视觉搜索系统中使用 HNSW 来快速查找相似的 Pin 图。 基于嵌入的模型（例如，双塔架构）通过将用户和项目特征压缩成低维向量来进一步简化此过程，从而即使在大规模情况下也能实现高效的相似度比较。
第三，优化数据管道可确保实时更新，而不会使系统过载。 增量训练（用新数据更新模型，而不是从头开始重新训练）降低了计算成本。 像 Apache Kafka 这样的工具支持流数据摄取，以实现即时反馈循环（例如，在用户单击产品后更新推荐）。 像 Feast 或 Tecton 这样的特征存储会缓存预先计算的嵌入和用户历史记录，从而减少冗余计算。 例如，Uber 的 Michelangelo 预先计算其 ETA 预测的特征，这是一种适用于推荐的策略。 缓存经常访问的推荐（使用 Redis 或 Memcached）并在流量高峰期间实施负载脱落也可以防止服务降级。 这些组合技术确保系统在保持响应能力的同时高效地扩展。