通過用戶的瀏覽行為、購買記錄等數(shù)據(jù)，構建用戶畫像，為后續(xù)的推薦提供基礎。

使用協(xié)同過濾、基于內容的推薦、深度學習等多種方法，根據(jù)業(yè)務需求選擇合適的算法。

考慮到Tomcat延時問題在算法實現(xiàn)過程中盡量減少IO操作，提高計算效率，使用緩存策略，避免頻繁的數(shù)據(jù)讀取。

由于該行業(yè)的客戶群體多樣，推薦的內容更加精準，因此在選擇推薦算法時考慮用戶畫像的精細程度，優(yōu)化服務端的性能，降低延時，提升用戶體驗。

在糖業(yè)中，可能對大量的生產數(shù)據(jù)進行實時分析和推薦，這就要求我司的系統(tǒng)具有高效的計算能力和較低的延時，可能在硬件升級或者分布式計算等方面進行投入。

公關行業(yè)更關注的是信息的準確性和及時性，因此我司保證推薦系統(tǒng)的穩(wěn)定性，且要能夠快速響用戶的需求變化，這就我司在系統(tǒng)設計上做好負載均衡和故障恢復等方面的考慮，盡可能減少延時。