现代推荐系统架构：传统召回层（UserCF/ItemCF协同过滤；ALS矩阵分解；DIN深度兴趣网络；序列推荐（SASRec/BERT4Rec）；双塔模型（DSSM/FAISS近邻检索））；LLM增强推荐（LLM理解查询意图扩展；LLM解释推荐理由（透明度提升）；混合ID特征+文本语义特征；LLM推荐（ChatGPT）vs传统推荐系统对比）；排序层设计（宽深网络（Wide&Deep）；DCN（Deep&Cross Network）；特征交叉和高阶特征自动学习）；冷启动解决方案（新用户：内容特征回退+问卷偏好收集；新物品：语义相似推荐+流行度加权；跨领域迁移）；实时特征工程（用户实时行为序列（最近100次点击）；物品实时热度衰减；在线特征Redis存储<10ms延迟）；A/B测试（在线实验框架；多臂老虎机探索新模型；业务指标关联（CTR vs 收入vs满意度））。