因为工作需要，最近有在学习商品搜索引擎的东西。会涉及到系统推荐、个性化推荐和排序推荐。 排序推荐 比较偏向于 输入联想（类似于淘宝，我们输入手机，下面会提示推荐）。 但是本文，重点介绍个性化推荐。...系统推荐： 据大众行为的推荐引擎，对每个用户都给出同样的推荐，这些推荐可以是静态的由系统管理员人工设定的，或者基于系统所有用户的反馈统计计算出的当下比较流行的物品。...排序推荐：结合 用户输入的关键词、系统推荐、个性化推荐 三个维度进行排序推荐。...关于个性化推荐，根据推荐引擎的数据源有三种模式：基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐 结合个人理解，具体化简述上面三个概念： （1）基于人口统计学的推荐：针对用户的“性别、年龄范围、...内容推荐和协同过滤推荐 结合 应该能满足大部分需求， 基于人口统计学的推荐看情况，如果有必要再实现。 另外 基于协同过滤 数据量 大的时候 才比较准。这种情况内容推荐 可以补位，推荐类似商品。
面对海量的商品信息如何实现针对不同用户维度开展个性化商品推荐，实现用户线上选购商品，下订单，支付，物流配送等？...一、程序设计 本次商品推荐及管理系统主要内容涉及： 主要功能模块：商品推荐网站前台，商品管理系统后台 主要包含技术：springboot，mybatisplus，mysql，javascript，vue.js...商品推荐网站前台主要包括以下功能清单： 用户登录注册 商品轮播图 商品分类展示 商品推荐展示 用户购物车 订单管理 订单配送管理 个人中心 修改密码 商品管理系统后台主要包括以下功能清单： 管理员登录...[其他][9] [image.png] 其他效果省略 三、商品推荐设计 本次毕设系统在商品推荐算法设计中，主要采用基于用户协同过滤算法+商品内容关键词统计分析计算两种方式，其中基于用户协同过滤推荐算法主要利用用户历史购买商品的情况...，开展相似用户计算，商品关键词统计则是按照商品特征开展计算，两种计算方式结合优化商品推荐精准度。
做过商品或者条目推荐的同学，应该都创建过一张这样的Product Graph. 但是这样的图谱不具备文本含义的解释性，而且也没办法很好的和内容关联起来。...因为我们要时刻记得我们产生Topic的意义不仅仅是用来做推荐，还有为基于Link关系的商品推荐生成推荐理由，topic生成与商品之间的连接关系息息相关。 ?...作者从几个角度去出发，这几点都是值得我们在做推荐算法的时候考虑的： 推荐的递进性，我们过去无论在做商品聚类，还是基于标签推荐时，都是基于一个无向的“图模型”。...但是从工程角度上，并不适合上来就搭建这么复杂的模型，所以我们可以适当做简化，例如： 认为相同目录下的商品是替代关系，不同目录的商品是互补关系。... 通过抽取不同类目的关键词和情感词，给每个类目一组关键词，例如鞋子可以分成Size, 颜色, 舒适度,性价比等，然后通过关键词抽取对商品的不同维度去做分级，从而在推荐理由的时候就可以形成推荐产品的递进关系
做过商品或者条目推荐的同学，应该都创建过一张这样的Product Graph. 但是这样的图谱不具备文本含义的解释性，而且也没办法很好的和内容关联起来。...因为我们要时刻记得我们产生Topic的意义不仅仅是用来做推荐，还有为基于Link关系的商品推荐生成推荐理由，topic生成与商品之间的连接关系息息相关。...作者从几个角度去出发，这几点都是值得我们在做推荐算法的时候考虑的： 推荐的递进性，我们过去无论在做商品聚类，还是基于标签推荐时，都是基于一个无向的“图模型”。...但是从工程角度上，并不适合上来就搭建这么复杂的模型，所以我们可以适当做简化，例如： 认为相同目录下的商品是替代关系，不同目录的商品是互补关系。... 通过抽取不同类目的关键词和情感词，给每个类目一组关键词，例如鞋子可以分成Size, 颜色, 舒适度,性价比等，然后通过关键词抽取对商品的不同维度去做分级，从而在推荐理由的时候就可以形成推荐产品的递进关系
面对海量的商品信息如何实现针对不同用户维度开展个性化商品推荐，实现用户线上选购商品，下订单，支付，物流配送等？...一、程序设计本次商品推荐及管理系统主要内容涉及：主要功能模块：商品推荐网站前台，商品管理系统后台主要包含技术：springboot，mybatisplus，mysql，javascript，vue.js...商品推荐网站前台主要包括以下功能清单：用户登录注册商品轮播图商品分类展示商品推荐展示用户购物车订单管理订单配送管理个人中心修改密码商品管理系统后台主要包括以下功能清单：管理员登录商品管理轮播图配置热销商品配置新品上线配置为您推荐配置商品分类管理会员管理订单管理二...、效果实现网站登录图片系统主页图片商品详情图片购物车图片我的订单图片后台商品管理图片轮播图管理图片订单管理图片热销商品管理图片其他效果省略三、商品推荐设计本次毕设系统在商品推荐算法设计中，主要采用基于用户协同过滤算法...+商品内容关键词统计分析计算两种方式，其中基于用户协同过滤推荐算法主要利用用户历史购买商品的情况，开展相似用户计算，商品关键词统计则是按照商品特征开展计算，两种计算方式结合优化商品推荐精准度。
数据存储在Hbase的user表 产品画像记录 -> 实现基于标签的推荐逻辑 用两个维度记录产品画像,一个是喜爱该产品的年龄段,另一个是性别 数据存储在Hbase的prod表 事实热度榜 -> 实现基于热度的推荐逻辑...数据按时间窗口统计数据大屏需要的数据,返回前段展示 数据存储在Hbase的con表 b. web模块 前台用户界面 该页面返回给用户推荐的产品list 后台监控页面 该页面返回给管理员指标监控 2.推荐引擎逻辑说明...2.1 基于热度的推荐逻辑 现阶段推荐逻辑图 ?...根据用户特征，重新排序热度榜，之后根据两种推荐算法计算得到的产品相关度评分，为每个热度榜中的产品推荐几个关联的产品 2.2 基于产品画像的产品相似度计算方法 基于产品画像的推荐逻辑依赖于产品画像和热度榜两个维度...前台推荐页面 当前推荐结果分为3列,分别是热度榜推荐,协同过滤推荐和产品画像推荐 ? 4.
这次我们介绍商品推荐系统： 推荐系统是什么 推荐引擎的分类 常见的推荐算法 混合的推荐机制(重要) 推荐系统架构 协同过滤的实现 推荐引擎解决的几个问题 主动的用户，通过类目和搜索进行引导，对结果页进行干预...被动的用户，通过用户的历史行为分析，推荐用户可能感兴趣的商品。...问题： 新用户怎么推荐？——–默认推荐 基于用户的协同过滤算法，推荐的商品都是已经被购买过的，对于没有被用户购买过的商品，该如何推荐？...———混合推荐，将多种推荐模型的结果打乱混合推荐 商品数据和用户数量都很大的情况下，如何处理？...这听起来比较拗口，简单的说就是几件商品同时被人购买了，就可以认为这几件商品是相似的，可能这几件商品的商品名称风马牛不相及，产品属性有天壤之别，但通过模型算出来之后就是认为他们是相似的。什么？
一、前言 结合目前已存在的商品推荐设计（如淘宝、京东等），推荐系统主要包含系统推荐和个性化推荐两个模块。...二、系统推荐 2.1、系统推荐目的 针对所有用户推荐，当前比较流行的商品（必选） 或 促销实惠商品（可选） 或 新上市商品（可选），以促进商品的销售量。...PS：根据我们的应用情况考虑是否 选择推荐 促销实惠商品 和 新上市商品。（TODO1） 2.2、实现方式 实现方式包含：系统自动化推荐 和 人工设置推荐。...（1）系统自动化推荐考虑因素有：商品发布时间、商品分类、库存余量、历史被购买数量、历史被加入购物车数量、历史被浏览数量、降价幅度等。...： GenericUserBasedRecommender：基于用户的推荐器，用户数量少时速度快； GenericItemBasedRecommender：基于商品推荐器，商品数量少时速度快，尤其当外部提供了商品相似度数据后效率更好
前言 之前一直给大家推荐的是关于 Flink 的介绍和知识点，可以在历史文章搜索了解。...数据存储在Hbase的user表 产品画像记录 -> 实现基于标签的推荐逻辑 用两个维度记录产品画像,一个是喜爱该产品的年龄段,另一个是性别 数据存储在Hbase的prod表 事实热度榜 -> 实现基于热度的推荐逻辑...2.1 基于热度的推荐逻辑 现阶段推荐逻辑图 根据用户特征，重新排序热度榜，之后根据两种推荐算法计算得到的产品相关度评分，为每个热度榜中的产品推荐几个关联的产品 2.2 基于产品画像的产品相似度计算方法...前台推荐页面 当前推荐结果分为3列,分别是热度榜推荐,协同过滤推荐和产品画像推荐 4....，等有了一定的历史数据之后，就能实现实时推荐的效果了 6.
个性化推荐的目标是根据具有相似偏好的用户的观点向目标用户推荐新的商品。好的个性化推荐系统能够发掘用户喜欢的商品，并推荐给用户。...本课题旨在研究基于用户的协同过滤推荐算法在电子商务个性化商品推荐中的应用。 研究电子商务推荐系统对企业和社会具有很高的经济价值。电子商务个性化推荐系统的关键是建立用户模型。...个性化推荐技术是电子商务推荐系统中最核心最关键的技术，很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣 基于用户的协同过滤推荐算法 功能 前台业务流程分析 前台业务是为了购买商品的用户而设计的，用户可以浏览网站中的商品和一些服务相关的内容...在这种背景下,推荐系统(Recommender System)应运而生,它是根据用户个人的喜好、习惯来向其推荐信息、商品的程序[7]。...电子商务网站可以使用推荐系统分析客户的消费偏好,向每个客户具有针对性地推荐产品,帮助用户从庞大的商品目录中挑选真正适合自己需要的商品,尽可能为每个顾客提供个性化的服务。
前言 之前一直给大家推荐的是关于 Flink 的介绍和知识点，可以在历史文章搜索了解。...2.1 基于热度的推荐逻辑 现阶段推荐逻辑图 ?...根据用户特征，重新排序热度榜，之后根据两种推荐算法计算得到的产品相关度评分，为每个热度榜中的产品推荐几个关联的产品 2.2 基于产品画像的产品相似度计算方法 基于产品画像的推荐逻辑依赖于产品画像和热度榜两个维度...前台推荐页面 当前推荐结果分为3列,分别是热度榜推荐,协同过滤推荐和产品画像推荐 ? 4....，等有了一定的历史数据之后，就能实现实时推荐的效果了 6.
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，介绍了如何在序列推荐中来提升推荐系统的多样性，一起来了解一下。...1、背景 用户在访问推荐系统的某一刻， 其兴趣往往是单一的，那么如果推荐列表只能覆盖用户的一个兴趣点，而这个兴趣点不是用户这 个时刻的兴趣点，推荐列表就不会让用户满意。...多样性推荐列表的好处用一句俗话表述就是“不在一棵树上吊死”。 提升推荐系统多样性的一种手段是充分利用长尾商品。...但大多数的长尾商品被曝光的机会很少，与用户交互的次数也很少，此时可能推荐模型学习不充分导致推荐系统的精度有所损失。...因此许多工作中将这部分长尾物品从训练集中剔除，从而也导致了推荐结果集中在较为热门的部分商品上。 为了解决上面的挑战，本文提出了一种在保留推荐精度的情况下，提升推荐系统多样性的方法。一起来看一下。
本基于javaSpringboot的协同过滤推荐算法的商品推荐系统，系统主要采用java，springboot，动态图表echarts，vue，mysql，mybatisplus，商品数据分析，协同过滤推荐算法...，实现协同过滤推荐算法的商品推荐系统，系统提供商品购物前台网站，商品后台管理系统等功能。...前台购物网站平台主要包含：用户登录，用户注册，商品分类，商品列表，商品推荐，用户购物车，个人中心等模块商品管理后台主要包含：用户管理，商品管理，热门商品管理，订单管理，推荐配置，分类管理，系统管理等等。...原文地址一、程序设计本基于javaSpringboot的协同过滤推荐算法的商品推荐系统，主要内容涉及：主要功能模块：用户登录，用户注册，商品分类，商品列表，商品推荐，用户购物车，个人中心，用户管理，商品管理...，javascript等二、效果实现商城首页图片用户登录图片个人中心图片系统后台图片商品管理图片三、代码实现基于javaSpringboot的协同过滤推荐算法的商品推荐系统主要采用前后端模式，针对商品游客数据查询封装成
具体实现方式是计算物品之间的相似度，然后选取相似度最高的物品作为邻居，最后根据邻居的评分数据生成推荐列表。...简单商品推荐运行demo import numpy as np # 物品相似度计算函数（余弦相似度） def cosine_similarity(item1, item2): mask = np.logical_and...然后根据邻居物品的评分计算推荐物品的分数，并返回按分数降序排列的物品索引。 ...return np.argsort(recommendations)[::-1] # 返回按推荐分数降序排列的物品索引 推荐函数 recommend 的输入参数为用户ID、评分数据和可选参数...将 recommendations 数组按推荐分数降序排列，并返回按排名排序的物品索引数组。
原始方案（失败）：在每次下订单前我们判断促销商品的数量够不够，不够不允许下订单，更改库存量时加上一个条件，只更改商品库存大于0的商品的库存，当时我们使用ab进行压力测试，当并发超过500，访问量超过2000...当用户抢到一件促销商品后先触发文件锁，防止其他用户进入，该用户抢到促销品后再解开文件锁，放其他用户进行操作。这样可以解决超卖的问题，但是会导致文件得I/O开销很大。...将要促销的商品数量以队列的方式存入redis中，每当用户抢到一件促销商品则从队列中删除一个数据，确保商品不会超卖。
介绍： 基于Flink实现的商品实时推荐系统。flink统计商品热度，放入redis缓存，分析日志信息，将画像标签和实时记录放入Hbase。...在用户发起推荐请求后，根据用户画像重排序热度榜，并结合协同过滤和标签两个推荐模块为新生成的榜单的每一个产品添加关联产品，最后返回新的用户列表。 1....2.推荐引擎逻辑说明 2.1 基于热度的推荐逻辑 现阶段推荐逻辑图 ?...根据用户特征，重新排序热度榜，之后根据两种推荐算法计算得到的产品相关度评分，为每个热度榜中的产品推荐几个关联的产品 2.2 基于产品画像的产品相似度计算方法 基于产品画像的推荐逻辑依赖于产品画像和热度榜两个维度...前台推荐页面 当前推荐结果分为3列,分别是热度榜推荐,协同过滤推荐和产品画像推荐 ? 4.
科大讯飞AI开发者大赛的比赛已经正式开幕了，这些赛题涉及了各个领域，包括CV、NLP以及传统的表格赛题等等，今天老肥和大家分享的是表格赛题-基于用户画像的商品推荐挑战赛的Baseline方案，线上得分为...赛事概要 基于用户画像的产品推荐，是目前AI营销云服务广告主的一项重要能力，本次赛题选择了两款产品分别在初赛和复赛中进行用户付费行为预测，参赛选手需基于提供的样本构建模型，预测用户是否会购买相应商品。
封面.png 先看一下效果图吧： 图1.gif 商品单个推荐效果：匹配度高的放在最前面 图2.gif 这个想法很好，那怎么实现了。...分析了一下解决方案步骤： 1、图库建设：至少要有图片吧，图片肯定要有关联的商品名称、商品类别、商品规格、关键字等信息。...2、商品分词算法：由于商品名称是商家自己设置的，不是规范的，所以不可能完全匹配，要有好的分词库来找出关键字。还有一点，分词库要能够自定义词库，最好能动态添加。...3、推荐匹配度算法：肯定要最匹配的放在前面，而且要有匹配度分数。商家肯定有图库没有的商品，自动匹配的时候，不能随便配置不相关的图片。...value <= DWEIGHT) { value = DWEIGHT + 1; } return value; } 总结一下，本文介绍的商品图片推荐和自动匹配方法
商品的价格被扭曲了，绝大部分的价格在10-20之间。我们对价格进行对数变换。...物 流 通过分析，可见超过55%的商品物流费用由买方支付。 1train['shipping'].value_counts() / len(train) ?...商品状况与价格 1sns.boxplot(x = 'item_condition_id', y = np.log(train['price']+1), data = train, palette = sns.color_palette...在每个商品状况id之间的平均价格似乎是不同的。 在以上探索性数据分析之后，我决定使用所有的特性来构建我们的模型。
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