1、ot;Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif; letter-spacing: 0.544px; text-align: justify; white-space: normal; background-color: rgb(255, 255, 255); line-height: 2em; box-sizing: border-box !important; overflow-wrap: break-word !importan
2、t;3AB测试AB测试是一种对比测试， 比较两种操在某个变量不一样而其他变量都是完全一样的情况下，两种方法的优劣。通过构建推荐系统的AB测试平台，我们可以让推荐系统的迭代变得有据可依。刚构建推荐系统时，不需要AB测试建得多么复杂，只要能用就行，这样可以让系统快速跑起来，当业务需求更加复杂时，可以再迭代优化AB测试，让AB测试可以支撑更复杂场景的对比测试。最简单的AB测试可以根据用户id进行hash，将两种(或者多种)不同的推荐算法的推荐结果分别存于不同的库中，推荐接口通过请求中用户id参数，hash出对应的库，再去相关的库中获取对应的推荐结果，给做AB测试的不同组用户展示不同的推荐结果。读者可以参考AB测试平台的工程实现这篇文章了解怎么实现AB测试平台。只有当我们构建了推荐算法，有了评估指标，有了对比测试的工具，我们可以根据算法的效果(由评估指标来衡量)来优化算法，再将新老算法做对比测试，新的更好就用新的，否则再进行优化对比测试，这个过程可以不断进行下去，这样我们就将推荐系统打造成了一个可以进行闭环迭代的业务系统，做到了闭环，我们就可以无限迭代优化下去了。五几个具体实用的建议span style=margin: 0px; padding: 0px; max-width: 100%; font
