能够持续从用户信号、数据和运营约束中学习并适应的生产级推荐系统。
Mallika Rao指出，自适应推荐系统的成功取决于对完整系统的设计，而不仅仅是模型精度。优先事项包括即时反馈回路、检索新鲜度、阶段协调，以及对延迟、成本和可观测性的控制。