Medium0 Hot13 phútAI
How ML Decides the Next Best Action: Building a Recommendation System at Scale
Các hệ thống recommendation tại scale phải xử lý hàng triệu tương tác người dùng mỗi ngày để đưa ra quyết định cá nhân hóa. Các kỹ thuật như collaborative filtering và deep learning models giúp dự đoán hành vi người dùng dựa trên lịch sử click-through rate (CTR) khoảng 1-3%. Hệ thống này kết hợp online learning với reinforcement learning để tối ưu hóa A/B testing và maximize conversion rate. Bài viết chia sẻ cách Facebook sử dụng Prophet để dự báo xu hướng và Apache Kafka để xử lý luồng dữ liệu realtime. Các kỹ thuật xử lý data skew và cold start problem rất đáng học hỏi cho ai xây dựng hệ thống recommendation quy mô lớn.
Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách xây dựng hệ thống đề xuất quy mô lớn từ dữ liệu tương tác thực tế.
