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大数据–商品推荐系统介绍(

被动用户,通过用户历史行为分析,推荐用户可能感兴趣商品。 ——–默认推荐 基于用户协同过滤算法,推荐商品都是已经被购买过,对于没有被用户购买过商品,该如何推荐? ---- 混合推荐机制(重要) 在现行 Web 站点推荐往往都不是单纯只采用了某一种推荐机制和策略,他们往往是将多个方法混合在一起,从而达到更好推荐效果。 推荐系统应用场景 Amazon 利用可以记录所有用户在站点行为,根据不同数据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 在方法选择由于新物品没有大量用户喜好信息,所以基于内容推荐能很好解决这个“冷启动”问题。

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电商详情页缓存架构(一)电商网站商品详情页架构

小型电商网站商品详情页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,模板对应所有数据需要全部重新渲染 大型电商网站异步多级缓存构建 + nginx 数据本地化动态渲染架构 用户访问 nginx会先从 nginx 本地缓存获取数据渲染后返回 ,没有业务逻辑和网络请求开销。 如果HTML模板变了,不用全量重新渲染,直接替换Nginx服务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 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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    流量洪峰下亿级商品详情页架构解密

    商品详情页发展史 下图展示了我们架构历史,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 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

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    如何用Baas快速在腾讯云开发小程序之系列4:实现客户侧商品列表、商品详情页程序

    如何用 Baas 快速在腾讯云开发小程序之系列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

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    京东商品详情页应对“双11”大流量技术实践

    商品详情页涉及服务 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 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建立 商品详情页异步加载服务非常多,因此我们做了一套统一服务系统。为什么做这个系统?我们目标就是所有在页面中接入请求或者接入服务,都必须经过我们这个系统。 ,让他把刷你速度给降下来。

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    非常强大商品实时推荐系统!

    数据存储在Hbaseuser表 产品画像记录 -> 实现基于标签推荐逻辑 用两个维度记录产品画像,一个是喜爱该产品年龄段,另一个是性别 数据存储在Hbaseprod表 事实热度榜 -> 实现基于热度推荐逻辑 数据按时间窗口统计数据大屏需要数据,返回前段展示 数据存储在Hbasecon表 b. web模块 前台用户界面 该页面返回给用户推荐产品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产品相关度评分,为每个热度榜中产品推荐几个关联产品 2.2 基于产品画像产品相似度计算方法 基于产品画像推荐逻辑依赖于产品画像和热度榜两个维度 在已经有产品画像基础,计算item与item之间关联系,通过余弦相似度来计算两两之间评分,最后在已有物品选中情况下推荐关联性更高产品.

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    DeepFM在贝壳房源详情页推荐场景实践

    一篇文章《wide&deep 在贝壳推荐场景实践[1]》中,我们介绍了贝壳首页推荐展位使用 Wide & Deep 模型,本文向大家介绍贝壳房源详情页推荐展位使用 DeepFM 模型。 ---- DeepFM 在贝壳房源详情页推荐展位实践应用 背景介绍 我们将 DeepFM 应用在了贝壳找房 APP 中房源详情介绍页推荐展位,见图-4(a): ? 图-4 详情页推荐位介绍 这个推荐场景最显著特点是有很强上下文约束。 特征工程 特征选择 我们分析了我们场景,详情页推荐一个基本假设是:用户对详情页房源感兴趣,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特征容易造成推荐房源都是极度相似的房源,不具备差异性,给用户造成视觉疲劳。但如果推荐房源和上下文房源差别较大,那么很容易让用户产生不信任。

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    电商详情页系统实战(2) -小型电商网站商品详情页页面静态化架构及缺陷

    商品详情页系统架构 => 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 简单一种架构方案,页面静态化方案 大型电商 复杂一套架构,大电商,国内排名前几电商 ,用得应该咱们这里讲解这套大型详情页架构 页面静态化,全量页面静态化 <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

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    </body></html> 详情页显示了商品详细信息 商品详情页设计完成之后,显示效果如图9-3所示。 本文给大家讲解内容SpringCloud微服务架构实战:商城分类查询设计、商品详情页设计、用户下单功能实现 下篇文章给大家讲解是SpringCloud微服务架构实战:商城用户登录与账户切换设计、

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    前端源码架构在拍卖详情页探索

    我还是在尽可能希望好~这也是这篇文章目的所在。此处权且抛个砖,如果你有更好见解和想法,欢迎随时交流~ 拍卖详情页 ? 详情页 ❝图上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) 需要详细日志打点 模块之间通信非常多(拍品状态、倒计时、出价等) 对于手淘和天猫商品,一般都是多个人对多个物品。 当然,这里是CountDown一个方法。 也就是说,完整详情页会有很多模块,「也就是说打开某一个详情页,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 原因。 在接口返回字段需要进行加工时候需要 此处作为页面级别的 dataInit,「理论应该是最全数据处理情况」 ?

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    带货直播系统源码中,商品详情页是如何搭建起来

    市面上大多数带货直播系统源码商品介绍详情页,都是仿照淘宝商品详情页制作,那么这个模块是如何通过代码建立起来呢?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模块 private void checkDffect(int item) { //item 0,1,2,3 分别对应4个模块 if(mCurrentItem==item)           }         }     public boolean isScrollTop(int dy){ boolean isUp=lastScroolDy-dy>0;//是否是滑 if(isUp&&Math.abs((dy-mBottom))<30){//当向上滑到view底部时候,也应该切换到对应栏目 return true;        }     } lastScroolDy =dy; //记录上一次滑动值 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

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    直播带货小程序源码中,商品详情页是如何获取html图片

    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,而商品页中图片是要通过html获取并展示到本地,那么这个过程是如何实现? ,设置点击监听方法与本地openImage方法进行连接                 "    }  " +                 "}" +                 "})() ");     } }); 3、本地利用正则解析html中图片集合: } /*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图片并在本地展示过程。

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    基于 Flink 实现商品实时推荐系统(附源码)

    2.1 基于热度推荐逻辑 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产品相关度评分,为每个热度榜中产品推荐几个关联产品 2.2 基于产品画像产品相似度计算方法 基于产品画像推荐逻辑依赖于产品画像和热度榜两个维度 在已经有产品画像基础,计算item与item之间关联系,通过余弦相似度来计算两两之间评分,最后在已有物品选中情况下推荐关联性更高产品. ? 2.3 基于协同过滤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,等有了一定历史数据之后,就能实现实时推荐效果了 6.

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    基于 Flink 实现商品实时推荐系统(附源码)

    前言 之前一直给大家推荐是关于 Flink 介绍和知识点,可以在历史文章搜索了解。 数据存储在Hbaseuser表 产品画像记录 -> 实现基于标签推荐逻辑 用两个维度记录产品画像,一个是喜爱该产品年龄段,另一个是性别 数据存储在Hbaseprod表 事实热度榜 -> 实现基于热度推荐逻辑 2.1 基于热度推荐逻辑 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产品相关度评分,为每个热度榜中产品推荐几个关联产品 2.2 基于产品画像产品相似度计算方法 基于产品画像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评分来过滤热度榜上产品 在已经有产品画像基础 ,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,等有了一定历史数据之后,就能实现实时推荐效果了 6.

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    淘宝搜索商品,AI如何窥探你

    以搜索“皮鞋”为例,一开始推荐与用户购买能力匹配价格档位,如果连续两次点击高价位“皮鞋”,那么从第三次搜索开始就会发生质变化,推荐几乎全是高档“皮鞋”。 状态s为把用户前2次点击商品价格档位(0~7,从低到高)作为状态,作为强化学习智能体Agent感知到状态、动作a是商品排序,对策略奖励R是用户点击了或者购买了推荐商品。 采用Q-Learning方法直接对排序策略建模为Q(s,a),该策略更新如下: ? 具体参数更新是: ? Q-Learning方法不是阿里技术团队原创,他们只是在里面奖励R做了一点小创新。 这样做目的是原因是:在淘宝主搜这种大规模应用场景中,较难在短时间内观察到不同排序策略在点击和成交这样宏观指标上差别。在原始奖励基础,加上了一点经验项。 ? 也就表示在状态执行动作时,PV中所有商品能够被点击(或购买)似然概率之和。经验项即: ?

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    基于SpringBoot协同过滤商品推荐商城系统

    个性化推荐目标是根据具有相似偏好用户观点向目标用户推荐商品。好个性化推荐系统能够发掘用户喜欢商品,并推荐给用户。 总体来说,所有的推荐策略都基本停留在查找这一层次,不能实现自动推荐。 (3) 推荐持久性程度低:目前大多数推荐策略都是建立在当前用户会话基础,不能利用用户以前会话信息,因而推荐持久性程度非常低。这也是国内推荐系统不足之处。 (4) 推荐策略单一:大多数推荐系统所用推荐策略基本就是分类浏览和基于内容检索,缺乏多种推荐策略结合使用,尤其缺少个性化与非个性化推荐策略混合使用。 电子商务网站可以使用推荐系统分析客户消费偏好,向每个客户具有针对性地推荐产品,帮助用户从庞大商品目录中挑选真正适合自己需要商品,尽可能为每个顾客提供个性化服务。

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    推荐10-避免商品超卖4种方案

    原始方案(失败):在每次下订单前我们判断促销商品数量够不够,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商品库存,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存储引擎为innoDB,使用是排他锁实现,刚开始时候我们测试了下共享锁,发现还是会出现超卖现象。 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。这样可以解决超卖问题,但是会导致文件得I/O开销很大。 第3种方案:使用redissetnx来实现锁机制。但是并发大情况下,锁争夺会变多,导致响应越来越慢。 将要促销商品数量以队列方式存入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。

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    hanlp分词工具应用案例:商品图自动推荐功能应用

    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,不是规范,所以不可能完全匹配,要有好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,自动匹配时候,不能随便配置不相关图片。 value <= DWEIGHT) {             value = DWEIGHT + 1;         }         return value;     } 总结一下,本文介绍商品图片推荐和自动匹配方法

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    基于用户画像商品推荐挑战赛Baseline【线上0.67】

    科大讯飞AI开发者大赛比赛已经正式开幕了,这些赛题涉及了各个领域,包括CV、NLP以及传统表格赛题等等,今天老肥和大家分享是表格赛题-基于用户画像商品推荐挑战赛Baseline方案,线上得分为 赛事概要 基于用户画像产品推荐,是目前AI营销云服务广告主一项重要能力,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。 评估指标采用是F1-score, 存在着一个阈值调整空间,另外,本次初赛数据应该是经过采样,正负样本比例均衡。 ,训练集与测试集分布存在较大不一致问题,此时我们可以通过绘制概率密度图(kdeplot)来查看特征分布,也可以通过对抗验证方法进行特征筛选。 我们不难发现, 手机型号相关特征存在着明显不一致现象,因此本baseline方案不采用make以及model两个维度特征。

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