143 | 数据科学家必备套路之二：推荐套路

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推荐产品的套路有哪些？本文介绍了推荐系统的几种套路，包括多轮打分套路、高频和低频用户套路以及批量和实时套路。首先，将推荐问题视为多轮打分的“类搜索”问题是工业界应用的重要套路，能够统一解决搜索和推荐问题，提高工程效率。其次，针对高频用户，个性化推荐可以通过构造更多特性或定制建模来提高推荐质量；而对于低频用户，常用的推荐套路包括分组和推荐流行信息。最后，文章提到了批量处理和实时处理的套路，强调了在不同场景下选择合适的处理方式的重要性。推荐系统的架构需要根据用户频率和需求来灵活选择处理方式。总的来说，本文通过介绍这些套路，让读者了解了推荐系统的工作原理和设计思路，为他们在实际应用中提供了有益的指导。