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ElasticRec：一种基于微服务的模型服务架构，实现对推荐模型的弹性资源扩缩容
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了实时房地产推荐系统RE-RecSys，通过历史数据将用户分为四类，并提出了相应的推荐方法。实验结果表明该系统在实际情景中效率高。
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关键要点
- 提出了实时房地产推荐系统RE-RecSys，已在实际产业环境中实施。
- 用户根据历史数据被分为四个类别：冷启动用户、短期用户、长期用户和短长期用户。
- 针对冷启动用户，提出基于地区热度和用户偏好的新型规则引擎。
- 短期用户使用基于内容过滤模型的推荐属性，根据用户最近的互动进行推荐。
- 长期和短长期用户采用结合内容和协作过滤的新颖方法，易于实施。
- 设计了一种新颖的加权方案，根据转化率为不同印象训练内容和协作模型。
- RE-RecSys在实际房产和点击流数据集上展示了高效性，平均延迟小于40毫秒，每分钟处理1000次请求。
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