Como projetar sistemas de recomendação com atualização incremental em tempo real
Sistemas de recomendação tradicionais operam em modo batch: modelos são treinados a cada 24 horas em dados históricos completos, gerando predições estáticas até o próximo ciclo. Em contraste, sistemas com atualização incremental em tempo real processam eventos à medida que ocorrem, ajustando embeddings, pesos e similaridades em frações de segundo.