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。 ——–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？ ---- 混合的推荐机制(重要) 在现行的 Web 站点上的推荐往往都不是单纯只采用了某一种推荐的机制和策略，他们往往是将多个方法混合在一起，从而达到更好的推荐效果。 推荐系统的应用场景 Amazon 利用可以记录的所有用户在站点上的行为，根据不同数据的特点对它们进行处理，并分成不同区为用户推送推荐： 今日推荐 (Today’s Recommendation For 在方法选择上由于新物品没有大量的用户喜好信息，所以基于内容的推荐能很好的解决这个“冷启动”的问题。
小型电商网站的商品详情页的页面静态化架构以及其缺陷 小型电商网站，一般使用页面静态化的方案，提前将数据渲染到模板中。 问题：每次模板变更，模板对应的所有数据需要全部重新渲染 大型电商网站的异步多级缓存构建 + nginx 数据本地化动态渲染的架构 用户访问 nginx会先从 nginx 的本地缓存获取数据渲染后返回 ，没有业务逻辑和网络请求的开销。 如果HTML模板变了,不用全量重新渲染，直接替换Nginx服务的HTML模板 本地缓存有大小、时间期限。 nginx 本地缓存失效/不存在会从 redis 中获取数据并缓存，redis 中的数据失效/不存在会从缓存数据生产服务中获取数据并缓存上 缓存数据生产服务通过队列监听数据修改等事件，让缓存数据及时更新
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商品详情页发展史 下图展示了我们的架构历史,本文将重点介绍架构3.0。（微信后台回复“历史”了解更多架构版本资讯） ? 商品维度其他信息（异步加载），价格、促销、配送至、广告词、推荐配件、最佳组合等。 这些数据有很多部门在维护，只能异步加载。 而前端展示系统分离为商品详情页和商品介绍，可以减少相互影响；目前商品介绍系统还提供其他的一些服务，比如全站异步页脚服务。我们后端还是一个任务系统。 ? 4 . 动态化 我们整个页面是动态化渲染，输出的数据获取动态化，商品详情页：按维度获取数据，商品基本数据、其他数据（分类、商家信息等）；而且可以根据数据属性，按需做逻辑，比如虚拟商品需要自己定制的详情页，那么我们就可以跳转走 开关前置化，如Nginx 代替Tomcat，在Nginx 上做开关，请求就到不了后端，减少后端压力；我们目前很多开关都是在Nginx 上。
如何用 Baas 快速在腾讯云上开发小程序之系列4：实现客户侧商品列表、商品详情页程序 一、实验简介 通过实现商品列表、商品详情页程序，熟练掌握云端数据表查询操作。 在 app.wxss中定义的样式为全局样式；也可以通过 @import "common.wxss"; 方法引用样式表文件。 为了便于修改前台样式，我们定义一个通用的样式文件 pages/wxss/style.wxss 。 购物车、商品信息过滤功能模块 对于不同会员来说，每件商品有不同价格，商品信息过滤功能和购物车也在多个页面用到，将购物车、商品信息过滤等功能封装成对象，在不同页面中复用。 7. paginate:{}, 8. goods:[], 9. cart:{}, 10. goodsLoading:'', 11. lock: false 12. }, 13. 14. // 链接到详情页
商品详情页涉及的服务 对于商品详情页涉及了如下主要服务： 商品详情页HTML页面渲染 价格服务 促销服务 库存状态/配送至服务 广告词服务 预售/秒杀服务 评价服务 试用服务 推荐服务 最早期的时候，我们商品详情页采用.NET技术，但是随着商品数量增加，而且随着商品数据库结构设计复杂性的变化，后来我们就生成了静态页，通过JAVA生成页面的片段，像商品介绍等等，都是通过一个一个片段输送出去的 比如展示商品详情页时，读取商品信息、商品相关信息：分类，商家，品牌等等信息然后渲染页面即可；而商品介绍读出来吐出去就可以了。 商品详情页统一服务系统的建立 商品详情页上异步加载的服务非常多，因此我们做了一套统一服务系统。为什么做这个系统？我们的目标就是所有在页面中接入的请求或者接入的服务，都必须经过我们这个系统。 上做的，让他把刷你的速度给降下来。
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.
上一篇文章《wide&deep 在贝壳推荐场景的实践[1]》中，我们介绍了贝壳首页推荐展位使用的 Wide & Deep 模型，本文向大家介绍贝壳房源详情页推荐展位使用的 DeepFM 模型。 ---- DeepFM 在贝壳房源详情页推荐展位的实践应用 背景介绍 我们将 DeepFM 应用在了贝壳找房 APP 中房源详情介绍页的推荐展位上，见图-4（a）: ? 图-4 详情页推荐位介绍 这个推荐场景最显著的特点是有很强的上下文约束。 特征工程 特征选择 我们分析了我们的场景，详情页推荐的一个基本假设是：用户对详情页的房源感兴趣，推荐相似的房源用户也感兴趣。 但是如果只关注上下文房源的特征容易造成推荐的房源都是极度相似的房源，不具备差异性，给用户造成视觉上的疲劳。但如果推荐的房源和上下文的房源差别较大，那么很容易让用户产生不信任。
商品详情页的系统架构 => 缓存架构 => 高并发 => 高可用 电商网站里，大概可以说分成两种 小型电商 简单的一种架构方案，页面静态化的方案 大型电商 复杂的一套架构，大电商，国内排名前几的电商 ，用得应该咱们这里讲解的这套大型的详情页架构 页面静态化，全量的页面静态化 <html> <title></title> <body> 商品名称：#{productName} 商品价格：#{ </title> <body> 商品名称：#{productName} 商品价格：#{productPrice} 商品描述：#{productDesc} </body> </html> > <javascript> </title> <body> 商品名称：iphon7 plus（玫瑰） 商品价格：5299.50 商品描述：这是最好的手机，大降价了 </body ，直接走html 页面太多，上亿，一个模板修改了，重新渲染一亿的商品，靠谱，几天 参考 （第二版）亿级流量电商详情页系统实战-缓存架构+高可用服务架构+微服务架构
商城的分类查询设计 商城的分类查询主要用于展示一个一级分类列表，通过一级分类列表提供的分类ID(作为参数），跳转到商品控制器中进行商品查询。 分类查询主要是通过分类列表进行跳转的。 商品详情页设计 首先通过控制器调用商品服务接口GoodsRestService的 findByld获取数据，然后返回一个页面视图设计“show.html”，其中，控制器的实现代码如下所示: @RestController buyNowBtn" th:href=" ' /order/accounts/'+${goods.id}" class="btn red">立即购买
我还是在尽可能的希望好~这也是这篇文章的目的所在。此处权且抛个砖，如果你有更好的见解和想法，欢迎随时交流~ 拍卖详情页 ? 详情页 ❝图上的点我会在下文中挨个介绍 ❞ ? 架构设计图 特点 「稳定性要求极高」 （这一点区分手淘和天猫，毕竟拍卖...你品） 需要详细的日志打点 模块之间的通信非常多（拍品状态、倒计时、出价等） 对于手淘和天猫的商品，一般都是多个人对多个物品。 当然，这里是CountDown上的一个方法。 也就是说，完整的详情页会有很多的模块，「也就是说打开的某一个详情页，并不需要加载所有的模块」。这也是为什么下文会有按需加载的 原因。 在接口返回的字段需要进行加工的时候需要 此处作为页面级别的 dataInit，「理论上应该是最全的数据处理情况」 ?
市面上大多数带货直播系统源码的商品介绍详情页，都是仿照淘宝的商品详情页的制作的，那么这个模块是如何通过代码建立起来的呢？下面小编将会通过代码来描述其实现过程。 1. 实现点击导航栏切换到对应的模块 private void checkDffect(int item) { //item 0,1,2,3 分别对应的4个模块 if(mCurrentItem==item) } } public boolean isScrollTop(int dy){ boolean isUp=lastScroolDy-dy>0;//是否是上滑 if(isUp&&Math.abs((dy-mBottom))<30){//当向上滑到view的底部的时候,也应该切换到对应的栏目 return true; } } lastScroolDy =dy; //记录上一次滑动的值 return false; } 以上就是带货直播系统源码中，商品介绍详情页是被如何搭建起来的。
在搭建直播带货小程序源码过程中，需要为商品构建详情页，而商品页中的图片是要通过html获取并展示到本地的，那么这个过程是如何实现的？ ，设置点击的监听方法与本地的openImage方法进行连接 " } " + "}" + "})() "); } }); 3、本地利用正则解析html中的图片集合: } /*返回html图片集合*/ public static List<String> returnImageUrlsFromHtml mWebView.loadDataWithBaseURL("about：blank", html, mimeType, encoding, ""); } 以上就是搭建直播带货小程序中，商品详情页是如何获取 html图片并在本地展示的过程。
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. ? 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.
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 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,产品画像有三个特征,包含color/country/style三个角度,通过计算用户对该类目产品的评分来过滤热度榜上的产品 在已经有产品画像的基础上 ，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.
以搜索“皮鞋”为例，一开始推荐与用户购买能力匹配的价格档位，如果连续两次点击高价位的“皮鞋”，那么从第三次搜索开始就会发生质的变化，推荐的几乎全是高档“皮鞋”。 状态s为把用户前2次点击的商品价格档位（0~7，从低到高）作为状态，作为强化学习智能体Agent感知到的状态、动作a是商品排序，对策略的奖励R是用户点击了或者购买了推荐的商品。 采用Q-Learning的方法直接对排序策略建模为Q（s,a）,该策略更新如下： ? 具体的参数更新是： ? Q-Learning方法不是阿里技术团队的原创，他们只是在里面奖励R上做了一点小创新。 这样做的目的是原因是：在淘宝主搜这种大规模应用的场景中，较难在短时间内观察到不同的排序策略在点击和成交这样的宏观指标上的差别。在原始的奖励基础上，加上了一点经验项。 ? 也就表示在状态上执行动作时，PV中所有商品能够被点击（或购买）的似然概率之和。经验项即： ?
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。 总体来说，所有的推荐策略都基本上停留在查找这一层次上，不能实现自动推荐。 (3) 推荐的持久性程度低：目前大多数的推荐策略都是建立在当前用户会话的基础上，不能利用用户以前的会话信息，因而推荐的持久性程度非常低。这也是国内推荐系统的不足之处。 (4) 推荐策略单一：大多数推荐系统所用的推荐策略基本上就是分类浏览和基于内容的检索，缺乏多种推荐策略的结合使用，尤其缺少个性化与非个性化推荐策略的混合使用。 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。
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。
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
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。 评估指标采用的是F1-score, 存在着一个阈值调整的空间，另外，本次初赛的数据应该是经过采样，正负样本比例均衡。 ，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。
文字识别（OCR）基于腾讯优图实验室世界领先的深度学习技术，将图片上的文字内容，智能识别成为可编辑的文本。OCR 支持身份证、名片等卡证类和票据类的印刷体识别，也支持运单等手写体识别，支持提供定制化服务，可以有效地代替人工录入信息。
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