15｜基于Flask的推荐服务：如何把召回集推荐出去？

本文详细介绍了如何将基于时间的召回集成到Flask服务中，并推荐给用户。首先讲解了基于时间的召回算法的实现，包括从MongoDB数据库中取出数据，按时间倒序排序后存入Redis数据库，以提高数据存取效率。接着介绍了如何编写一个翻页查询服务和Service服务，将基于时间的召回推荐给用户。文章还提到了避免“时间穿越”问题的重要性，以及使用Redis数据库进行存取的优势。最后，文章给出了实际操作步骤，包括重新爬取数据并更新内容画像，以及将数据按时间顺序存入Redis数据库。整体来说，本文以实际案例为基础，详细介绍了基于时间的召回算法的实现步骤和注意事项，对于想要在推荐系统中应用此类算法的读者具有一定的参考价值。文章还提到了基于时间召回可以和用户画像相结合进行召回，需要特别注意“时间穿越”的问题，以及如何将MongoDB里的数据按时间顺序插入到Redis等技术要点。