自己在工作中做推薦系統也有不短的時間了，基本上把推薦系統的各個環節都接觸到並自己親自動手操作了一遍，但是並沒有完整的自己去實現一整套推薦系統，心裡感覺總是少了點什麼。
程式設計師嘛，就算有現成的輪子，也想自己實現一套，這樣可以更好的了解其中的細節，查缺補漏，從而提公升自己。
會定期更新「推薦系統從 0 到 1」的這個系列，目標一周至少更新一篇，直到完成這個系列為止。先從線上服務開始，再到離線以及演算法和其他部分。
中間可能會穿插一些突發奇想，或者突然想寫的內容，又或者有的同學關注的內容，這就說不准了！
整體架構描述
線上服務，包括 apiserver，recallserver，rankserver，filterserver 等。
召回，包括 usercf，itemcf 等一些常用的召回，以及一些驗證過效果較好的召回，比如 swing，item2vec 等。
使用者畫像。
排序，先從基礎版本迭代，邏輯回歸到深度模型。
其他演算法，bandit 演算法等。
其他，與業務相關聯的一些思考。
線上服務 golang+etcd+tfserving。
批處理 spark+hive+tensorflow。
流處理 flink。
儲存 hbase+redis。
其他 kafka+es。
選型這塊可能會根據情況，進行不同的嘗試，畢竟技術更新這麼快，還是要多嘗試一些前沿的東西吧，活到老學到老！
任務艱鉅，乙個人完成需要大量的時間以及精力，但是相信這一切都是值得的，加油吧！
最後，希望有志同道合的朋友可以多多關注和互動！
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