智能推荐系统：用户行为分析_（10）.实时推荐技术.docx
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实时推荐技术
实时数据处理
实时推荐系统的核心在于能够即时处理用户行为数据并生成推荐结果。这要求系统具备高效的实时数据处理能力，以便在用户与系统交互的过程中迅速响应。实时数据处理不仅涉及数据的收集和传输，还包括数据的清洗、转换和存储。在这一节中，我们将详细介绍实时数据处理的原理和技术，重点讨论如何利用人工智能技术来优化这一过程。
数据收集与传输
数据收集是实时推荐系统的第一步。系统需要从多个数据源收集用户的实时行为数据，这些数据源可能包括用户在网站上的点击、浏览、购买等行为，以及来自移动应用、社交媒体等的用户数据。数据传输则是将这些数据从数据源传输到推荐
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