推荐系统的架构软件通常包括以下几个主要组件：
数据收集层
数据源：包括用户行为数据（如浏览、购买、评分等）。
数据接口：用于从各种数据源收集数据的API。
数据处理层
数据清洗：对收集到的数据进行清洗和预处理。
数据存储：将清洗后的数据存储在数据库或数据湖中。
数据分析：通过离线分析或实时分析用户行为数据，生成推荐结果。
推荐算法层
协同过滤：基于用户行为数据，找出相似用户或相似物品进行推荐。
内容推荐：基于物品的内容特征进行推荐。
混合推荐：结合多种推荐算法，生成更精准的推荐结果。
推荐引擎层
推荐服务：将推荐算法生成的推荐结果通过API提供给前端应用。
推荐管理：管理推荐系统的配置、规则、效果评估等。
可视化管理层
数据可视化：将推荐结果以图表、报表等形式展示。
系统管理：对推荐系统进行配置、监控和维护。
基础设施层
服务器：部署推荐系统的服务器，可以是云服务器或本地服务器。
网络：保证数据传输和系统通信的稳定性。
存储：用于存储用户数据、推荐结果等。
具体推荐系统架构软件示例
EasyRec
特点：易集成、易扩展、功能强大且具有可视化管理。
功能：通过tenant区分不同网站，收集用户行为数据，通过离线分析生成推荐信息，支持Recommendations和Community Rankings。
亚马逊推荐系统
特点：利用用户行为数据进行个性化推荐，广泛应用于电子商务网站。
功能：通过分析用户的购买历史和浏览行为，向用户推荐相关商品。
建议
选择推荐系统架构软件时，需要考虑系统的可扩展性、易用性、实时性以及维护成本。对于中小企业，可以选择一些开源的推荐系统框架，如Apache Mahout、Surprise等，这些框架提供了较为完善的推荐算法和工程实现，并且有活跃的社区支持。对于大型企业，可以考虑使用商业化的推荐系统解决方案，如Google的Recommendations AI、Amazon Personalize等，这些解决方案通常提供更强大的功能和更优质的服务。