模板个性化推荐系统

1. 主要针对wps海外用户，根据用户基础信息，书籍信息，用户行为信息以及各种统计信息，挖掘用户可能感兴趣的书籍列表，提升用户使用体验；
2. 多路召回包括：书籍标签召回，协同过滤召回，热度召回；
3. 算法设计，鉴于数据较大稀疏性，经过多种算法尝试，最终选定wide & deep 作为最终排序算法 ；
4. 考虑到一些冷门书籍以及新上书籍，在最终排序过程中会将其随机插入到最终列表中
5. 技术架构：bigquery + tensorflow + bt + redis + flink