哔哩哔哩的视频推荐系统需要根据用户的历史行为进行个性化推荐，设计一个简单的推荐算法架构。

答题要点

采用分层设计的答题框架。首先明确系统的输入和输出，然后设计各个层次的功能。关键要点：1. 数据层：收集用户的历史行为数据，如观看记录、点赞、收藏等。2. 特征提取层：从数据中提取用户的特征，如兴趣偏好、观看时长等。3. 模型层：选择合适的推荐算法，如协同过滤、深度学习模型。4. 推荐层：根据模型的输出，生成个性化的推荐列表。示例话术：数据层收集用户的历史行为数据，特征提取层提取用户的兴趣特征，模型层使用协同过滤算法计算用户之间的相似度，推荐层根据相似度生成推荐列表。