算法工程师经常会遇到一个问题——线下模型指标提高很多，但上线后的表现却无提升甚至下降。那么出现这种问题也一定是有原因的，根据过往的踩坑经验和调研，简单总结下可能的原因。

虽然我读研的学术方向是数据挖掘，细分到了粗糙集中基于辨析矩阵的属性约简算法，也可以认为是特征降维。但是自己在实习期间的工程实践是个性化推荐，所以自己的毕业开题选定了两者的结合。下图是我准备毕设开题答辩的时候画的推荐系统架构图，忙着写毕业论文，后续虽然加了点内容，但图懒得改了= =