本文给出用Python搭建推荐系统的完整路径：明确业务指标，完成数据清洗与特征工程，组合多路召回与排序（协同过滤、内容召回、矩阵分解、双塔），以离线NDCG/Recall评估与在线A/B验证闭环；提供FastAPI+ANN的部署示例与监控要点，并强调隐私合规与工程化实践。文中附代码与表格对比，指出特征一致性、ANN加速与版本化管理是稳定增长的关键，团队可借助项目协作系统（如PingCode）提升迭代效率与可追踪性。

本文系统阐述如何用Python构建可落地的推荐算法：以业务目标为导向，采用两阶段架构（召回与排序），通过高质量特征工程与嵌入向量实现近似检索，再以深度与树模型精排并用重排满足多目标，配合离线与线上评估、A/B测试、监控与漂移治理，最终用FastAPI、缓存与MLOps服务化上线；同时强调冷启动、探索-利用与合规隐私，并建议在跨团队协作中利用项目管理系统（如PingCode）记录特征变更与实验复盘，形成闭环迭代。