【大数据AI人工智能之推荐系统】基于Elasticsearch实现推荐引擎的原理与详细实现方案以及源代码详解【3】
关键词：Elasticsearch、推荐引擎、协同过滤、内容推荐、实时推荐、个性化推荐、向量检索
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基于Elasticsearch实现推荐引擎的原理与详细实现方案以及源代码详解
1. 背景介绍
在当今数字化时代，个性化推荐系统已成为众多在线平台不可或缺的组成部分。从电子商务到社交媒体，从新闻资讯到音视频流媒体，推荐引擎在提升用户体验、增加用户黏性和促进商业价值方面发挥着至关重要的作用。随着数据量的爆炸式增长和用户对实时、精准推荐需求的不断提高，传统的推荐系统架构面临着巨大的挑战。
Elasticsearch作为一个分布式、RESTful风格的搜索和分析引擎，以其强大的全文搜索能力、灵活的数据模型和优秀的可扩展性而闻名。然而，越来越多的开发者和企业开始探索将Elasticsearch应用于推荐系统的可能性。基于Elasticsearch构建推荐引擎不仅可以充分利用其高效的检索能力，还能够实现实时
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/142036044
版权归原作者 光剑书架上的书 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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