构建推荐系统依赖于成熟的库和为不同用例量身定制的现代框架。 基于 Python 的工具因其可访问性和强大的生态系统而在这个领域占据主导地位。 像 Surprise 这样的库专注于协同过滤，提供诸如 SVD 和 KNN 等算法用于评分预测。 LightFM 通过支持将用户-项目交互与元数据相结合的混合模型来扩展此功能。 对于隐式反馈（例如，点击或浏览）， Implicit 提供了优化的矩阵分解和交替最小二乘法 (ALS) 实现。 Apache Spark 的 MLlib 广泛用于分布式处理，通过 ALS 等算法实现大规模数据集的可扩展推荐。 这些工具具有完善的文档，并与常见的数据科学工作流程集成，使其适用于原型设计和生产。
像 TensorFlow 和 PyTorch 这样的深度学习框架越来越流行，用于构建神经推荐系统。 它们支持自定义架构，例如用于顺序推荐的神经协同过滤 (NCF) 或基于 Transformer 的模型。 TensorFlow Recommenders (TFRS) 通过为检索和排序任务提供预构建组件来简化此过程。 对于 Java/Scala 开发人员， Apache Mahout 提供了可扩展的机器学习，包括矩阵分解，而 LibRecommender （在 Python 中）支持传统和深度学习方法。 选择这些框架是因为它们的灵活性——开发人员可以尝试嵌入、注意力机制或图神经网络 (GNN) 来处理复杂的用户-项目关系。 与 TensorFlow Serving 或 ONNX Runtime 等部署工具的集成也简化了将模型转移到生产环境的过程。
专门的工具可以满足可扩展性和实时需求。 FAISS （由 Meta 提供）和 Annoy （由 Spotify 提供）优化了相似性搜索，这对于从大型候选池中高效检索推荐至关重要。 像 Amazon Personalize 和 Google Cloud Recommendations AI 这样的云服务为缺乏基础设施专业知识的团队提供了托管解决方案。 像 Microsoft Recommenders 这样的开源项目为混合系统和基于会话的系统提供了模板和基准。 对于基于图的方法， PyG 或 DGL 有助于将用户-项目交互建模为网络。 选择通常取决于权衡：Python 库优先考虑易用性，而像 Spark 这样的分布式框架或云服务则侧重于可扩展性。 开发人员在选择工具时应评估数据集大小、延迟要求以及与现有管道的集成等因素。