相信很多小伙伴都听说过大数据、AI推荐、千人千面等高大上的话语；也经常看到很多App应用中，会经常推荐一些商品给我们，什么猜你喜欢，重点推荐等业务。
很多小伙伴应该也去网上进行了了解，发现真的是一头雾水，尤其看到了一些算法时，那些数学公式看了就头疼。今天就尝试着介绍一下精准推荐的整体架构，以及核心算法的实现原理，尽量能让小伙伴们能够看懂。
注意：看此篇文章的小伙伴需要有一定的java基础，以及elasticsearch知识哦
推荐架构以下是常规的推荐系统架构图
上面架构图的流程从2个维度方面看
从用户请求路径1）用户终端发起请求，传入核心标记UserId
因为有些平台中会有很多地方有推荐业务，如：购物车下面【精品推荐】，商品详情里面的【猜你喜欢】，商品列表中的【热门推荐】等；所以终端会经常带上场景这个参数，不同的场景会对应不同模型数据
2）后台接口再发起调用推荐服务
3）任何的精准推荐都会三个阶段：召回、排序、业务重排；
这三个是什么意思呢？弄个图简要说明就明白了
通过已经步骤，我们就可以达到推荐的功效，千人千面；整个过程中的最核心的就是召回算法、排序算法；我们再从后台方面去看，数据分析维度的路径。
从数据分析路径任何的分析都需要有素材，素材是什么？其实就是这几年小伙伴们听的最多的大数据；何为大数据？简单理解就是数据量多，数据维度多。我们可以通过这么多的数据去进行分析。
上面的推荐架构图中：
我们通过在终端进行埋点，收集用户行为日志；存储到大数据平台。
集合业务数据，收集用户偏好行为数据，如：收藏、点赞、评论等；存储到大数据平台。
基于大数据平台的数据，通过一些算法对数据进行分析，得到一个训练模型。
通过训练出来的模型，就可以获得相关的推荐数据。
把获得的推荐数据保存到mysql/redis等持久化工具中。
为了达到用户请求性能，会把推荐的数据提前存储到数据库中；保证用户体验。
算法模型什么是算法？什么是模型？ 给大家举个小学一年级的题目
Plain Text
题目：找出规律，填写下面的值
1、3、5、7、9、11、13、？、？
大家一看就知道答案了是吧，我们这里不是讨论的最终答案是什么，我们来分析一下答案是怎么来的？
看到上面的题目，我们来分解一下；我们已经知道一组数据
Plain Text
1、3、5、7、9、11、13
这些数据其实相当于我们采集过来的已知数据。
上面的题目现在我们需要根据已知的数据，推测出下2个数字是多少？
即相当于我们知道了用户的行为数据，然后预测推荐商品给用户。
算法根据上面的题目我们一看就知道是第二个数比第一个数大2，即 x2 = x1 + 2；在数学上面专业名词，就是等差数列。这个就是简单的算法，也可以理解为算法公式。
训练模型在我们推荐系统中会有个模型这个概念，那什么是模型呢？ 我们继续沿用上面的题目。我们深入思考一下，为什么我们知道算法公式是 x2 = x1 + 2？
是不是因为我们发现 1和3之间相差2，然后在发现3和5之间相差2，5和7相差2，一直到11和13之间相差2；所以我们决策，我们发现了这列数据的规律，就是x2 = x1 + 2。
那在我们推荐系统中，训练模型的思路也是这样的，我们先从采集的数据中拿出部分数据，如：1、3、5、7。我们先从这个部分数据中寻找规律，我们得到了类似x2 = x1 + 2的公式；
然后我们在利用这个公式推导出剩余的已知数据，如：我们可以根据这个公式推导出后面的9、11、13。然后发现和我们数据是一致的，我们就可以认为这个算法可行。
上面的第一次拿出来的部分测试专业术语就是训练数据，剩余的数据就叫测试数据
1、3、5、7为训练数据；9、11、13为测试数据