实时推荐系统实现的思路问题

Question

现在想把协同过滤推荐用到项目中，想实现实时推荐的功能，但是网上找到的资料大部分都是每天离线计算，第二天推荐。
想实现实时推荐具体方案是什么？如果把所有数据抽取出来计算效率肯定跟不上，还有数据的保存问题，有没有相关的资料或者项目参考？

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补充下：我想实现的推荐是，比如我的商品库有1000个商品，用户进入首页后会看到10个商品，用户如果往下滚动继续浏览会再动态加载10个商品，最终会把1000个商品全部加载完，这1000个商品的顺序是相对这个用户计算出来的，越靠前的权值越高，权值代表用户可能感兴趣的程度。
如果用离线推荐就要对每个用户计算1000个商品的排列顺序，实时推荐又会有性能问题

Answer 1

感觉需要redis实现。