https://plumephp.com/tags/ab%E5%AE%9E%E9%AA%8C/Recent content in AB实验 on PlumePHPHugozh-CNSat, 26 Sep 2026 12:00:00 +0800https://plumephp.com/design-recommendation-system/Sat, 26 Sep 2026 12:00:00 +0800https://plumephp.com/design-recommendation-system/<p>推荐系统是消费互联网的「增长引擎」——YouTube 70% 的观看、Netflix 80% 的播放、抖音的沉浸式信息流都来自推荐。推荐系统的架构难点不在单个模型，而在「召回候选 → 特征拼接 → 排序 → 近实时更新 → 实验验证」这一整套工程链路。本文按面试答题结构设计一个内容/商品通用推荐系统。</p>