Indeed.com 每个月有两亿不同的访客，有每天处理数亿次请求的推荐引擎。在这篇文章里，我们将描述我们的推荐引擎是如何演化的，如何从最初的基于Apache Mahout建立的最简化可用行产品，到一个在线离线混合的成熟产品管道。我们将探索这些变化对产品性能指标的影响，以及我们是如何通过使用算法、架构和模型格式的增量修改来解决这些挑战的。进一步，我们将回顾在系统设计中的一些相关经验，相信可以适用于任何高流量的机器学习应用中。

从搜索引擎到推荐

Indeed的产品运行在世界各地的许多数据中心上。来自每个数据中心的点击流数据以及其他应用事件被复制到我们在奥斯丁数据中心的一个中心化的HDFS数据仓库中。我们在这个数据仓库上进行计算分析并且构建我们的机器学习模型。
我们的职位搜索引擎是简单而直观的，只有两个输入：关键字和地点。搜索结果页面展示了一个匹配的职位列表，并基于相关性进行了排