内容简介：上一部分我们介绍了一个推荐系统的具体架构实现，这一部分我们将对系统的数据流进行具体介绍。图 1 是个性化推荐系统的完整数据流。在这个数据流里面，神策推荐与神策分析系统在数据上形成了一个完美的闭环。神策分析系统可以提取用户行为数据，并结合其他数据源来构建基本的数据仓库。接下来通过特征工程（数据预处理、特征处理），完成数据的清洗、过滤、字典化、归一化、Embedding等，来产出适合模型读入的数据。经过模型训练与预测，便产生了个推的候选。其后，个性化推荐候选数据会被发送到推荐服务前端机器上生成索引，经过压缩，
上一部分我们介绍了一个推荐系统的具体架构实现，这一部分我们将对系统的数据流进行具体介绍。图 1 是个性化推荐系统的完整数据流。
在这个数据流里面，神策推荐与神策分析系统在数据上形成了一个完美的闭环。神策分析系统可以提取用户行为数据，并结合其他数据源来构建基本的数据仓库。接下来通过特征工程（数据预处理、特征处理），完成数据的清洗、过滤、字典化、归一化、Embedding等，来产出适合模型读入的数据。经过模型训练与预测，便产生了个推的候选。其后，个性化推荐候选数据会被发送到推荐服务前端机器上生成索引，经过压缩，灌入在线存储，从而通过推荐服务完成推荐业务。推荐结果在客户的用户端展现，新的用户行为则通过神策分析的数据采集系统，再次进入神策分析系统，作为新的数据参与后续的策略评估与修正，从而形成一个完整的闭环。
简而言之，神策分析系统天然地保存了用户行为数据及部分用户属性数据，只需要客户额外提供最基本的 Item 元数据，即可开始搭建最基本的个推业务。
同时，使用神策分析平台，可以实时进行个推系统的效果查看，灵活分析不同实验分流在多维度指标上的表现，快速指导迭代决策。数据埋点作为推荐系统的基础，怎样才能支持好实验的灵活响应，亦是门学问。神策推荐可以免去客户自己在推荐服务前端的埋点工作。神策分析与神策推荐两者的深度融合，形成了数据流上完美的闭环，大力推进产品智能的进程。
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视觉SLAM十四讲
高翔、张涛、等 / 电子工业出版社 / 2017-3 / 75
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