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推荐系统主要依赖于算法，是将大数据进行分析后得到一个想要结果，进行评分推荐，其实和搜索系统有异曲同工之妙。

offline

线下推荐子系统又主要分为线下挖掘模块、数据管理工具两大部分。

挖掘模块

线下挖掘模块，是各类线下挖掘算法实施的核心，它读取各种数据源，运用各种算法实施线下数据挖掘，产出初步的挖掘结果，并将挖掘结果以一定格式保存下来。典型的，实施这些挖掘策略的是一些跑在hadoop平台上的job，并行实施策略，并将挖掘结果保存到hadoop上。

数据管理

数据管理工具，即DataMgrTools，它是一个工具（或者服务），它能够接受一些管理命令，读取某些特定格式的线下数据，将这些数据实时或者周期性的打到线上的redis或者内存中，供线上服务读取。

定义好线下数据格式，线上数据格式，通过上下游API做数据的迁移和转换。

数据管理工具是一个与业务无关的通用工具，它需要支持多种特定格式数据的上传，因为线下挖掘模块产出的数据可能存储在文件里，HDFS上，数据库里，甚至是特定二进制数据。

online

线上推荐子系统主要分为展示服务、分流服务、推荐内核、策略module服务等几个部分。

展示服务，或者说是接入服务，它是整个推荐系统线上部分的入口，即整个推荐系统的接入层，它向上游提供接口，供上游业务方调用。 分流服务，它是推荐系统中一个非常有特色也非常重要的一个服务，它的作用是将上游过来的请求，按照不同的策略，以不同的比例，分流到不同的推荐算法实验平台（也就是下游的推荐内核）中去。

推荐内核，是各类线上推荐算法实施的核心，它其实只是一个通用的实验平台容器，每个推荐服务内部可能跑的是不同类型的推荐算法。

虽然推荐服务中跑着不同的推荐算法，但每个算法的实施步骤都是相同的，都需要经过： （1）预处理； （2）预分析； （3）去重过滤； （4）排序； （5）推荐解释； 等五个步骤，每个步骤都可能存在多种不同的算法，不同的模型，各个步骤中的一种算法组合起来，完成一个完整的流程，构成一个“推荐算法实验平台”。

策略服务，又叫策略module服务，它实现了一个个推荐内核下游的推荐module。在推荐内核执行各个推荐步骤时，每个步骤中都可能存在不同的算法/策略，这些算法/和策略可能需要调用一些和策略绑定比较紧密的module服务，它们并不是通用服务，而是相对专有的服务。

总结

其实就是收集数据，数据处理，过滤，打分，推荐。

推荐系统

首页推荐：提取用户画像，根据线下提取出的用户年龄、性别、品类偏好等在首页综合推荐宝贝 宝贝详情页推荐：买了还买，看了还看类的关联宝贝推荐 附近推荐：和首页推荐的差异在于，提高了地理位置的权重，地理位置不仅要包含当前地理位置，还需要包含常见活跃区域，例如家里、公司等 搜索推荐：除了关键词全匹配，要考虑同义词、近义词、易错词、拼音等推荐，产品层面，提示“你是不是想找xxoo宝贝” 召回推荐：在用户退出系统后，通过RFM模型做优惠券推送或者消息推送做客户挽留与召回 列表页推荐：用户既然进入到了美甲，成交意愿是非常强烈的，首页的推荐至关重要 宝贝详情页推荐：买了还买，看了还看类的关联宝贝推荐 下单成功页推荐：既然下单了某个甲样，可能会喜欢相近的甲样哟

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