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离线与在线推荐系统融合
在智能推荐系统中，离线推荐系统和在线推荐系统分别承担着不同的角色。离线推荐系统主要负责处理大规模数据的训练和模型的构建，而在线推荐系统则负责实时生成推荐结果。为了实现高效、准确的推荐，离线与在线推荐系统的融合是必不可少的。本节将详细介绍离线与在线推荐系统融合的原理和具体实现方法，以及如何利用人工智能技术来优化这一过程。
离线推荐系统概述
离线推荐系统的主要任务是处理历史数据，训练推荐模型，并生成推荐候选集。这一过程通常包括以下几个步骤：
数据收集与预处理：收集用户行为数据，如点击、购买、评分等，并进行清洗和预处理。
特征工程：提取
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