前面我们了解了什么是微服务和为什么需要做微服务架构(What & Why),本文我们就来探讨如何做微服务架构的拆分(How)
在互联网时代,推荐系统无处不在。不仅可以向用户推荐实体商品,还可以推荐电影、歌曲、新闻报道、酒店旅行等,为用户提供量身定制的选择。这些系统中有许多都涉及了协同过滤——根据其他相似用户的偏好向用户推荐 item。推荐系统的背后还用到了包括矩阵分解、邻域方法以及各种混合方法。
随着信息科技的进步,数据的收集变得十分便利。各式各样(手机、信用卡、浏览网页及部落格等)的信息,从不同的数据源,涌入我们预先设计好的数据仓储。这些信息透过数据挖掘的技术组合在一起,就可快速地勾勒出每个人对生活的品味、特征,并进一步影响我们的生活。 未来数据化世界的一个场景 下面显示未来数据化世界的一个场景。 客服:「xx披萨店您好!请问有什么需要我为您服务?」 顾客:「妳好,我想要………」 客服:「先生,请先告诉我您的会员卡号码!」 顾客:「我的会员卡号码是xxxxxxxx」 客服:「林先生您好,您是住在
今年在深圳一些零售终端也开始利用AI——“人脸识别”系统,以此来统计门店真实的客流量。这也意味着,新零售元年之战,人工智能让实体零售的未来有了更多可能!面对一次次新技术的冲击,零售终端未来将会朝怎样的方向发展,我们不妨从智慧门店、智能买手、智能仓储与物流、智能营销与体验、智能客服这五部分大胆想象一下。 智慧门店: 1、vip识别 随着智能技术的广泛应用,人脸识别系统将和防盗监控一样成为终端普及率很高的智能应用,通过数据不断的积累与分析,可以有效的识别VIP客户,并推荐至店家手机,同时将VIP历史入店信息及购
用户分析是很多人挂在嘴边的东西。然而一做起来,经常被做得七零八落。很多新手一听”用户分析”,就跟条件反射一样开始:“性别、年龄、地域、活跃、留存、流失、转化、RFM……”数据摆了一大堆却没有什么结论。
年终两个月,为保证在两波电商大战中能够突围而出,各大零售电商企业把控着平台运维、商品管理、仓储物流、推广引流、售后服务等各个环节,避免任意失误给企业带来损失。一个购物狂欢节背后,是无数电商人的血与泪。
互联网大公司周围,往往围着一群灰产从业者,他们是看不见的敌人,常常躲在暗处,伺机而动。《一代宗师》里说,“风尘之中必有性情中人”,羊毛党可恶之中实有可取之处,其目标精准,不舍昼夜,直击要害。羊毛党们对
这次我们走访了10家电商,今年618的安全考验7家欢喜3家愁。 为什么而愁? 一些电商早早地就接入防刷,做好了准备,但实战来临时防护效果欠佳。一是高估了自研能力,二是对于刚起步的电商“新选手”,安全能力布局和对抗经验不够。618大促结束后用户开始抱怨没有抢到优惠券,企业管理者也感慨营销资金打了水漂。 那么要打赢这场安全战役,需要干掉哪些痛点? 专业黑灰产瞄准“拼团砍价” 首当其冲的就是要迎战以羊毛党为代表的黑灰大军。黑灰产在今年“618”期间升级了作案手段。薅优惠券这种虚拟物资已经不能让他们满足了,低价
北京冬奥会的成功举办除了让冰雪运动火起来外,吉祥物冰墩墩无疑也是另一个“网红”,努力实现“一户一墩”更是成为了冬奥会期间场外最大的热点之一。
在电商等多种因素的强力冲击下,超市、百货等零售实体店遭到了极大的打击。以超市为例,据相关数据不完全统计,截至2016年12月14日,沃尔玛、卜蜂莲花等大型超市共关闭94家门店,或转战电商平台,或向小型便利店转型,一时间,大型超市的发展前景陷入了困局。 如今,随着人工智能等前沿技术的发展,多个行业都得到了相应的帮助,像医疗、出行和办公等等,而在超市领域,人工智能的应用还不是很多。不过,在超市零售业,人们的消费依旧是其业务盈利的最大点,因而如何吸引、挽留顾客就是一个问题。对此,从顾客的痛点出发,人工智能等硬科技
订单退款后优惠券没被回收、退款过程中商家对营销资产没有直观感知、黑产党尝试薅商家资产羊毛等,给商家造成不好体验。为此构建营销逆向域,如资产冻结、解冻、回收等能力。
生活中商家经常会遇到这样的问题:订单退款后优惠券没有被回收、退款过程中商家对营销资产没有直观的感知、黑产党尝试薅商家资产羊毛等,给商家造成了不好的体验。为了解决商家的上述难题,我们构建了营销逆向域,负责各种营销资产的逆向操作业务,包括资产的冻结、解冻、回收等能力。
[ 导读 ]用户画像作为当下描述分析用户、运营营销的重要工具,被全部互联网人熟知,用户画像的定义并不复杂,是系统通过用户自行上传或埋点上报收集记录了用户大量信息,为便于各业务应用,将这些信息进行沉淀、加工和抽象,形成一个以用户标志为主key的标签树,用于全面刻画用户的属性和行为信息,这就是用户画像。
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一年一度的“双十一”又要来了,很多人已经开始摩拳擦掌,毕竟几天之后手还在不在就不好说了。
楔子 随着科技发展和消费升级,智慧零售之风愈演愈烈,传统零售企业纷纷转型升级,线上线下相融合,全面迈向数字化,重新整合人、货、场。扫码领红包、整点抢优惠券、集卡送好礼、分享得立减金...智慧零售的发展依然离不开各种各样的营销福利活动。 巨大福利补贴背后,黑产早已伺机出动,沉浸在羊毛雨中乐此不疲,平台系统也在升级制定各种规则对抗羊毛党,而让平台意想不到的是,很多黑产其实就是自己公司的内部员工,正所谓:“日防夜防 ,家贼难防”。 一、内鬼是如何炼成的 “撸我们公司羊毛现在已经是一套成熟的流程,每个订单下来
相信很多人都听过或者接触过各类导购 APP、QQ 群、微信群分享一些淘宝商品的优惠券或是其他的优惠信息。
导读 10月10日上午,2018腾讯安全国际技术峰会(TenSec)在深圳举行。腾讯云高级研究员陈炳文在峰会上带来了题为《The Application of Anti-fraud in Marketing Risk Control》的议题分享。他指出,在网络营销中“羊马牛”党等黑产逐渐演变壮大,给商家带来巨额损失。针对营销黑产,腾讯云天御反欺诈系统搭建的多层级安全体系能够从数据安全、AI 组件、AI 安全模型和风控服务四个层面实施有效防护。 (陈炳文在2018腾讯安全国际技术峰会) “羊马牛”党猖獗
优惠券的使用非常广泛,从线下门店到线上电商,尤其是电商、O2O等行业经常使用到优惠券。后来,由于优惠券的滥用,优惠券营销已变成不少商户的鸡肋功能:发券没人领,领券没人用,用券不积极等。优惠券的功效大不如前。甚至某些商户已经不愿意再用优惠券这种营销方式了。如何让商家发出的优惠券激发用户的兴趣呢?本篇文章的重点就是跟大家分享一下如何借助小程序提高优惠券的使用率。
来源 | 腾讯SaaS加速器首期项目-观麦科技 ---- 前言: 亲爱的生鲜人,又到了岁末总结的时候,回首这一年你过得好吗?行业竞争加剧,内部管理乏力,你可能一直在压力中前行。也可能做出了前所未有的创新,经历了一整年的奋斗收获了果实。这一年你可能刚刚邂逅观麦,也可能是携手观麦的第几年,不论如何很高兴观麦能伴你同行。 2019年是观麦成立5周年,观麦服务的客户版图越来越大,客户突破4900+,平台数据处理量急剧增多,但稳定性依旧坚如磐石。这一年依旧以客户成功为核心,观麦不断收集、发掘客户的需求,进行
以下文章来源于腾讯云AI ,作者玩转新春采购的 春节已接近尾声 又一份浓浓的年味保留内心 夹带着这份美好 我们再次启程,开启搬砖模式 每一年开工季也是采购需求旺季如何买到最优惠?如何才能不焦虑? 如何让更多的中小微企业、乃至AI个体从业者也享受到技术红利? 腾讯云AI特别推出了「新春采购」钜惠大促活动 在这里 与全年真低价相遇! 一元购、五折惠、京东卡 八块八、九块九应有尽有 跟着买,不迷路 腾讯云AI没套路 ↓↓↓ 爆品·秒杀专区 在腾讯云官网主会场 推出语音识别、文字识别、人像变换等爆品
11月11日是个有趣的日子。客观来说,它和一年中其他364(365)天一样没什么特殊,但偏偏又总被人赋予特殊的含义。十年之前,大家谈论的是如何打发“光棍节”(跟 和菜头 一样,此节日的发源地也是本人的母校)。到了近些年,这一天显然又成了“剁手”的代名词,阿猫阿狗们早早地就开始了铺天盖地的宣传。 不过还没到正日子,这几天我就碰上了两件闹心的事: 刚下单的商品,第二天就降价了! 打算再等等的商品,准备买的时候居然价格涨回去了! 所以别看折扣打得狠,优惠券给得大方,你究竟有占到多少便宜,自己心里还真没点数。于是,
1、SPU介绍 SPU = Standard Product Unit(标准产品单元) SPU是商品信息聚合的最小单位,是一组可复用、易检索的标准化信息的集合,该集合描述了一个产品的特性。通俗的讲,除去规格信息以外的,属性值、特性相同的商品就可以归类到同一个SPU里面。
56天零新增后,6月11日北京再现本土确诊病例,本地疫情的爆发,让我们又紧张了起来。 但全市社区防控进入疫情防控战时状态,近10万社区工作者投入一线,关闭市场、居家观察、核酸检测……所有工作都在有条不紊地进行,一句话总结就是:“稳住,我们能赢!” 在这个特殊时期,电子工业出版社有限公司旗下轻知识服务平台【悦知书房】将平台会员卡全部降至3折,希望能够用知识与学习帮助你缓解焦虑、自我提升。 【悦知书房】是啥 悦知书房是电子工业出版社有限公司旗下轻知识服务平台,通过会员制向您提供3000+精品畅销电子书、1
前言 在数据挖掘项目中,数据理解常常不被重视。但其实数据理解在整个数据挖掘项目中扮演着非常重要的角色,可以说是整个项目的基石。在计算机领域有一句话,“Garbage in,garbage out.” 意思就是说,如果你的输入数据没有经过科学的预处理,你所得到的结果必将是错误的。通过数据理解,我们可以理解数据的特性和不足,进而对数据进行预处理,使得将来得到的模型更加稳定和精确。其次通过理解数据项之间的关系,我们可以为建模时输入数据项和模型的选择提供重要的信息。 首先,我们需要了解 CRISP-DM 模型,从而
今年环境不好,很多企业都提出了降本增效的口号。可作为数据分析,该如何实现降本增效?今天系统讲解下。
2017年12月25日,腾讯社交广告、微信支付与绫致时装集团达成合作,在全国首次推出人脸智慧时尚店。依靠社交大数据能力,腾讯社交广告联合微信支付为绫致时装集团定制智能推荐引擎,将线上线下消费场景链接在一起,提供定制化推荐的产品推荐服务。 同时,利用微信朋友圈广告,腾讯社交广告联合微信支付助力绫致时装集团向更多高价值顾客投放精准品牌广告,快速定位、高效导流,帮助商家打造营销闭环,促进线上线下消费融合。 绫致时装集团是欧洲最大的时装集团之一,旗下拥有JACK&JONES、SELECTED、ONLY、VERO
今日滴滴与天猫都相继爆出了“杀熟”的新闻,使得广大网民又想起了前不久“旅游网站酒店预订杀熟”的事件。到底什么是“杀熟”?你有没有被“杀”过?
现如今,购物直播系统开发将在线手机直播与短视频相结合,各大APP也随之崛起。随着5G的到来,商城在线手机直播的可看性将越来越强,所能覆盖的场景和领域,以及互动性将大幅提升。可以想见,商城在线手机直播的好戏才刚刚开始。
春节已接近尾声 又一份浓浓的年味保留内心 夹带着这份美好 我们再次启程,开启搬砖模式 每一年开工季也是采购需求旺季如何买到最优惠?如何才能不焦虑? 如何让更多的中小微企业、乃至AI个体从业者也享受到技术红利? 腾讯云AI特别推出了「新春采购」钜惠大促活动 在这里 与全年真低价相遇! 一元购、五折惠、京东卡 八块八、九块九应有尽有 跟着买,不迷路 腾讯云AI没套路 ↓↓↓ 爆品·秒杀专区 在腾讯云官网主会场 推出语音识别、文字识别、人像变换等爆品秒杀每款AI产品都打包了丰富的子产品 每日2场秒杀
某天准备出远门时,想到没有充电宝,就打开京东或天猫超市,选择一个心仪的充电宝,“哎哟,居然还有一个10元的优惠券”,下单付款,下午快递员敲门,充电宝就到家了。
2019年“618大促”告一段落。作为上半年规模最大的促销活动,各大电商平台给出了最大的优惠力度,成绩也都再创新高。
本文主要对购物车功能相关表进行解析,介绍从商品加入购物车到下单的整个流程,涉及购物车优惠计算流程、确认单生成流程、下单流程及取消订单流程。 购物车表 用于存储购物车中每个商品信息,可用于计算商品优惠金额。 create table oms_cart_item ( id bigint not null auto_increment, product_id bigint comment '商品的id', product_sku_id
前文对优惠券模板规则进行了总结,优惠券规则主要可分为:优惠规则、有效期和余量控制。在此基础上可细分为如下结构:
RFM 分析是一种用于洞悉客户价值和行为的强大工具,广泛应用于市场营销和客户关系管理。本文将介绍 RFM 分析如何在数据产品不充分的情况下实现以及如何利用RFM分析来优化营销策略,提高客户满意度,增加业务收益。
在渗透测试的江湖里,不只有getshell后在刀光剑影的内网中拿下域控的快意恩仇,更有侧重于业务逻辑的细水柔情。业务安全需要去细腻的考虑方方面面,更偏向于逻辑漏洞的一个思路挖掘。
本文主要对优惠券功能相关表进行解析,采用数据库表与功能对照的形式。 相关表结构 优惠券表 用于存储优惠券信息,需要注意的是优惠券的使用类型:0->全场通用;1->指定分类;2->指定商品,不同使用类型的优惠券使用范围不一样。 create table sms_coupon ( id bigint not null auto_increment, type int(1) comment '优惠卷类型;0->全场赠券;1->会员赠券
本文主要涉及境外出行、商场团购和内容商业化等三类交易业务场景。在大众点评App里,在境外城市站有美食、购物、商场、景点、门票、当地玩乐等频道入口,可以购买境外出行交易产品,在境内的逛街/商场频道可以找到商场团购优惠以及商场团购代金券。
每天,有无数网友跟小刘一样,登录i商城“打卡“。领积分、领流量、领优惠券、兑换礼品,参与益智小游戏。除此外,还可以进行充值、缴费、买手机、修手机、买手机、买流量、买数码产品、买小家电,甚至买母婴日化用品。
在整个APP开发产品发展的整个周期中,运营活动必不可少,而发放优惠券已成为运营活动的一种基本形式,而关于优惠券设计的整体流程尤为重要。接下来,分享一下自己的经验,希望对大家有帮助,感谢支持!
DDD 核心思想就是让正确的领域模型发挥作用。DDD 指导开发将不同子业务单元划分为不同子领域,在各个子领域内部分别建模应对业务的复杂性。
互联网高速发展带动电商行业迅速崛起,近年来,随着直播电商等新玩法的兴起,营销大促模式更加丰富、规模日渐壮大,电商行业发展迎来更大机遇。然而,电商快速发展的背后,羊毛党、黑灰产、网络攻击、仿冒流窜等问题也格外突出,做好安全防护成为行业刻不容缓的任务。
领域驱动设计学习拦路虎之一就是众多的概念,第一次接触这些概念会有一定的理解成本,不过正是这些概念支撑起的领域驱动设计,接下来会以电商为例对其中的核心概念做介绍。
经过前面一段时间的学习,相信你对类目、属性、商品、促销、库存的业务和设计有了一定的了解。各个模块已经有了一些概念,看起来我们终于要进入电商系统的核心领域了——交易。
自OpenAI的GPTs带头之后,各大AI应用纷纷推出一键@不同智能体协作,以及配套的创建智能体功能。
朋友们现在只对常读和星标的公众号才展示大图推送,建议大家把“亿人安全“设为星标”,否则可能就看不到了啦
当一个商品参加多个促销形式的活动会有什么样的互斥校验?哪些是可以同时参加,哪些是不能同时参加?
0、大钱没有,看看漏能不能有。 1、知乎上、快递单加了一些京东、天猫的捡漏群 📷 2、采集了3天,3530条数据 📷 3、看词云 📷 4、把商品内容识别为商品类型 📷 from DrissionPage import MixPage import pandas from DataRecorder import Recorder # 记录器 from time import sleep from pprint import pprint from paddlenlp import Taskflow #
官网商城促销优惠的类型越来越多,能影响最终用户实付价的优惠就有抢购、满减、优惠券、代金券等。实际业务操作中存在不同促销优惠由不同运营配置的情况,如果运营间内部没有对齐的情况下,就会出现正常情况下不会同时设置的优惠被用户叠加享受,出现最终实付价低于成本价的可能。
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