推荐系统开发实战需要添加那些模块

推荐系统开发实战需要添加以下模块：

1. 数据收集模块：用于收集用户行为数据、商品信息等数据，包括用户行为日志、商品属性、标签等。

2. 数据预处理模块：用于对收集的数据进行清洗、去重、归一化等操作，以便于后续的处理和分析。

3. 特征提取模块：用于从数据中提取有用的特征，如用户的兴趣爱好、商品的属性等。

4. 相似度计算模块：用于计算不同商品之间的相似度，以便于推荐相似的商品给用户。

5. 推荐算法模块：用于设计和实现推荐算法，如基于内容的推荐、协同过滤推荐、深度学习推荐等。

6. 推荐策略模块：用于制定推荐策略，如热门商品推荐、个性化推荐、新品推荐等。

7. 用户接口模块：用于将推荐结果展示给用户，包括网站页面、移动应用等。

8. 监控与评估模块：用于对推荐系统进行监控和评估，以确保系统的性能和效果。