🎁Line购物推荐系统是基于机器学习生命周期构建的。首先是定义问题，明确用户需求和市场情况，为后续工作奠定基础。

💻将问题转化为ML问题是关键的一步。这需要对数据进行分析和处理，以便模型能够更好地理解和解决问题。

📈建模是核心环节，通过运用各种算法和技术，构建能够准确预测用户需求和商品推荐的模型。

🔍AB测试用于验证模型的效果，通过对比不同版本的模型，找出最优的推荐方案。

📋评估和决策环节则根据测试结果，对模型进行评估和改进，以确保推荐系统的准确性和有效性。