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。...个性化推荐：对不同的用户，根据他们的口味和喜好给出更加精确的推荐，这时，系统需要了解需推荐内容和用户的特质，或者基于社会化网络，通过找到与当前用户相同喜好的用户，实现推荐。...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？...本次毕设程序基于前后端分离开发模式，搭建系统网络商品推荐系统前台与系统后台商品管理系统，通过可以配置的方式一体化管理商品信息，推送商品内容，生成丰富的可视化统计分析。...，html，css 主要包含算法：基于用户协同过滤推荐算法 系统采用前后端分离的开发模式完成，商品推荐网站前台要采用Vue.js,javascript,html,CSS等技术实现。...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
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。...也就是说Topic并没有很好的和Link去结合起来。所以我们要想办法找到和Link相关的正确的Topic才行。...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”。... 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
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...在已经有产品画像的基础上,计算item与item之间的关联系,通过余弦相似度来计算两两之间的评分,最后在已有物品选中的情况下推荐关联性更高的产品.
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。...也就是说Topic并没有很好的和Link去结合起来。所以我们要想办法找到和Link相关的正确的Topic才行。...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”。... 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？...本次毕设程序基于前后端分离开发模式，搭建系统网络商品推荐系统前台与系统后台商品管理系统，通过可以配置的方式一体化管理商品信息，推送商品内容，生成丰富的可视化统计分析。...，html，css主要包含算法：基于用户协同过滤推荐算法系统采用前后端分离的开发模式完成，商品推荐网站前台要采用Vue.js,javascript,html,CSS等技术实现。...、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。
； 前台展示,前台展示主要是对客户端系统进行响应，返回相关的推荐信息以供展示。...根据系统用户的基本信息发现用户的相关程度，这种被称为基于人口统计学的推荐（Demographic-based Recommendation） 根据推荐物品或内容的元数据，发现物品或者内容的相关性，这种被称为基于内容的推荐...（Content-based Recommendation） 根据用户对物品或者信息的偏好，发现物品或者内容本身的相关性，或者是发现用户的相关性，这种被称为基于协同过滤的推荐 ---- 常见的推荐算法...——–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？...假设有新用户购买过橘子 那么相关商品有：橙子3、苹果3、手机2、卫生纸1，则会给他推荐这些物品。
Bootstrap这些年火得如日中天，去招聘网站一搜，非常的多，前端已经不是传统意义上的前端技术了，而是大前端技术，原来的DW这些工具也走到了历史的尽头。现在的前端页面都是轻量级，很多都手写了。...所以前端，后端技术现在变化很多，需求很多，留给中间的部分的空间也越来越少。 看看Bootstrap在GitHub上的star非常的多，这一数字甚至超过了最流行的深度学习框架TensorFlow. ?...当然通过star来完全判断一个项目的情况是不严谨的，但是通过star还是能够一窥它的流行度和认可程度。 ? 因为这个star比朋友圈的点赞之前，这个star是可以追溯的。...我用了一些相关的技术，有些还在规划中，简单理一个单子出来。我写成网址，感兴趣的看一下。手机端体验还是很难的，最好台式电脑上吧。...增强复选框和单选按钮 http://www.bootcss.com/p/icheck/ 这个是几乎大家都会推荐的icheck组件，效果还不错。
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
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。...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...，所以就是随机从数据库取得产品，这里需要你在推荐页面随便点击，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.
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...2.3 基于协同过滤的产品相似度计算方法 根据产品用户表（Hbase） 去计算公式得到相似度评分： ? 3. 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 ?...，所以就是随机从数据库取得产品，这里需要你在推荐页面随便点击，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.
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。...（3）用户对商品的喜好程度最终体现：结合某个商品的不同行为 统计出 最终对该商品的喜好程度，即对商品的喜好程度，最终以一个数字体现。...DataModel model = new FileDataModel(new File("D:\\mahout\\data.csv")); // 指定用户相似度计算方法，这里采用皮尔森相关度
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...，首先我们选择数据库的存储引擎为innoDB，使用的是排他锁实现的，刚开始的时候我们测试了下共享锁，发现还是会出现超卖的现象。...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。...第3种方案：使用redis的setnx来实现锁机制。但是并发大的情况下，锁的争夺会变多，导致响应越来越慢。...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。
商品的扩展属性，有很多种设计方案，这里只是我设想的一种。 ...按照惯例又要写一个系列了，这个系列包括商品信息的建立（商品基本信息、扩展属性等），以及SKU和SPU的区别和设计，然后是购物车和订单的设计（简单版）。 ...说道订单，电商平台的订单就复杂多了，各种优惠、红包，商品合并发货（比如京东）等，这里就不往复杂了说了（好吧其实我也不太懂），只涉及最简单的情况。先打个预防针。 大纲 1. ...商品信息的设计 商品基本信息，品牌、分类等，先做一个简单基础的设计。然后重点当然是扩展属性如何来设计的问题了，会介绍思路，详细设计，数据库结构，实例分析等内容。...通用版本就是各种产品公用一个模板，商品介绍的模式都是一样的。特定版本就是依据具体的商品，由美工来设计商品展示页面。这里介绍的是通用版本的一些建议性技巧。 涉及到数据获取，缓存，展示等方面。
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。...，训练集与测试集的分布存在较大的不一致的问题，此时我们可以通过绘制概率密度图（kdeplot）来查看特征的分布，也可以通过对抗验证的方法进行特征的筛选。...我们不难发现， 手机型号相关的特征存在着明显的不一致现象，因此本baseline的方案不采用make以及model两个维度的特征。...对于用户标签信息，存在着时间相关的信息，我们这里采用Word2Vec来对标签信息做embedding特征的提取，相关代码如下， data['tagid'] = data['tagid'].apply(lambda
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。...LightGBM 在微软的DMTK项目的保护伞下，LightGBM是一个使用基于树的学习算法的梯度增强框架。
若您是个书虫，点击这里可以看到 Amazon 上关于深度学习最新的一些书。这里我们主要推荐一些理论和实践相结合得比较好的书，供大家学习参考。...很多人认为这本书是深度学习的圣经，因为它是目前为止唯一一本将数十年的研究整合在一起的书。 不过，需要读者有一定的数学基础，因为它包含了线性代数、概率论、数值计算和机器学习等相关的背景知识。...这本书中不仅有很好理解的例子，还有相应的代码。如果在第一遍时比较关注实战和例子，那么第二遍的时候可以回头看看相关的原理和公式，更加深入地去学习。...如果对某些结构感兴趣，想要深入地研究 ，可以去翻相关的论文或者书籍。 TensorFlow实战 ? TensorFlow：实战Google深度学习框架 ?...机器学习 接下来再推荐三本关于机器学习的书，我觉得这三本各有所长，喜欢三者结合着看。
前言： 随着互联网技术的不断发展， MySQL 相关生态也越来越完善，越来越多的工具涌现出来。一些公司或个人纷纷开源出一些不错的工具，本篇文章主要介绍几款 MySQL 相关实用工具。...，支持多数据库的 SQL 上线和查询，同时支持丰富的 MySQL 运维功能，所有功能都兼容手机端操作。...2. binlog 解析工具 前面文章也介绍过 binlog 解析相关内容及工具。利用 binlog 解析工具我们可以清楚看到数据库执行过的历史内容，并且可以得到反向内容可用于回滚。...MySQL 的工具包集，可以用来执行各种通过手工执行非常复杂和麻烦的系统任务。...感兴趣的同学可以安装学习下，好的工具能让工作事半功倍。 - End - 动动手指转发、在看 是对我最大的鼓励
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
