你可能会喜欢这篇博文。如果你喜欢推荐引擎。如果这句话听起来很熟悉，那么你可能浏览过许多使用推荐引擎的网站。

推荐引擎是内容发现网络背后的技术，也是大多数电子商务网站的建议功能。他们通过在正确的时间和页面上提供相关的项目来改善访问者的体验。添加智能可以使您的应用程序更具吸引力，增强客户体验并提高他们的满意度。数字趋势研究表明，73%的客户更喜欢在购物体验中获得个性化体验。

推荐引擎有各种组件，从数据摄取和分析到机器学习算法。为了提供相关的建议，系统必须具有可扩展性，能够处理大数据处理带来的需求，并且必须提供改进算法的简单方法。

建议引擎，特别是产生伟大建议的可扩展引擎，是高度计算密集型工作负载。Google云平台的以下特性非常适合支持这种工作负载：

这篇新的解决方案文章介绍了如何实现产品推荐。它向您展示了如何使用开源技术在云平台上设置一个基本的推荐引擎。它使用了一个房屋租赁网站的例子，该网站通过一种称为协作过滤的技术，根据用户以前的行为建议用户可能感兴趣的房屋。

要提供建议，无论是在客户浏览您的网站时实时提供建议，还是在以后通过电子邮件提供建议，都需要发生一些事情。一开始，虽然您对用户的喜好和偏好知之甚少，但您可以仅基于项目属性来推荐。但是你的系统需要能够向你的用户学习，收集他们的喜好和偏好的数据。

随着时间的推移，有了足够的数据，你可以使用机器学习算法来进行有用的分析，并提供有意义的建议。其他用户的输入也可以改善结果，有效地定期对系统进行再培训。这个解决方案处理的是一个已经有足够数据从机器学习算法中获益的推荐系统。

推荐引擎通常通过以下四个阶段处理数据：