推荐平台里面的算法模型架构，算法模型主要涉及到哪几个部分？

第一是基于用户自身资料的相似，主要基于用户自身的基本属性，从Elastic索引库里面找相关的信息查询，多维度匹配。 第二是基于用户行为的推荐——关联规则和CF协同过滤。 第三是图像识别的分类，基于TensorFlow，用于用户的颜值高中低分类，以及用户发布的动态图文内容分类，动态图文有风景、美食和人物分类等。图像识别分类也是我们很重要的一个模块。 第四部分是社交关系，它是我们做社交产品的一个很重要的基础，主要基于图数据库做服务召回，模型中有单双向匹配以及N度人脉，这里N一般不超过3。 第五部分是用户画像的构建，社交存在着物以类聚人以群分的特性，所以对我们的用户群体也做了聚类，构建了一个个的用户群体标签。 最后一个就是特征工程训练，使用当前主流的Xgbt和深度学习的框架DeepFM 等。恋爱公式：“恋爱转化率 * 机会 = 结果”。以上信息摘自《大数据与ai的16种可能》，下载地址：https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8237