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人工智能完整词典
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流式推荐
一种推荐系统，连续处理用户数据以生成无明显延迟的即时建议。
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实时协同过滤
一种协同过滤算法，实时动态更新用户偏好和物品相似性。
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上下文老虎机
一种强化学习算法，通过根据用户上下文平衡探索和利用来优化实时推荐。
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特征存储
一种集中式基础设施，用于存储和提供实时特征，供低延迟推荐模型使用。
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低延迟推理
预测基础设施的优化，旨在最小化从用户请求到生成推荐之间的时间。
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微批处理
一种小批量处理技术，在实时推荐中平衡吞吐量和延迟。
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冷启动流处理
在实时环境中，数据有限的情况下为新用户/物品生成相关推荐的挑战。
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实时A/B测试
推荐算法的持续实验，基于即时性能指标进行动态调整。
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模型服务基础设施
为部署和执行推荐模型而优化的分布式架构，具有高可用性和低延迟特性。
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边缘推荐
直接在用户设备上生成建议，以减少延迟并保护隐私。
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实时特征工程
从实时用户数据流中持续创建和转换预测特征。
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混合实时系统
结合预计算批处理模型和实时调整的架构，以优化准确性和性能。
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延迟感知算法
设计为动态适应时间约束的算法，确保在要求的时限内提供响应。
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有状态流处理
保持持久状态的连续流处理，用于跟踪用户上下文并生成个性化推荐。
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增量模型更新
无需完整重建即可逐步更新模型参数，持续适应新数据。
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近似最近邻
为在大型多维空间中快速找到相似性而优化的算法，具有可控的精度/速度权衡。
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实时个性化处理管道
集成的处理管道，能在毫秒内将原始用户信号转换为个性化推荐。
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自适应采样
动态采样技术，根据对实时推荐的重要性来调整数据收集频率。
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