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推荐系统三十年：从协同过滤到大模型时代的技术编年史
文章系统地梳理了推荐系统从 1992 年诞生至今的三十余年发展历程。它以时间为轴，详细阐述了四个关键阶段：起源篇（协同过滤的黎明）、发展篇（Netflix Prize 与特征工程时代）、成熟篇（深度学习的全面统治）和未来篇（大模型时代的范式转移）。文中不仅介绍了 Tapestry、GroupLens 等早期系统，矩阵分解、GBDT+LR 等中期技术，以及 Wide & Deep、DIN 等…- 0
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300 万行代码精简到 30 万！腾讯新闻推荐架构重构复盘
文章详细复盘了腾讯新闻推荐系统一次为期 24 个月的大规模架构重构项目。作者首先明确了“重构”的定义，并阐述了何时及为何需要重构，指出旧架构面临性能瓶颈、扩展困难和高维护成本等痛点。接着，文章深入探讨了“平迁”与“重建”两种重构策略的选择标准，并分享了腾讯新闻采用“以平迁为主，局部重建”的混合策略。核心重构策略是“绞杀者模式”，通过建立代理层、模块化拆分、灰度发布和逐步下线老模块，实现了业务不中断…- 0
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