在商品详情页推荐商品,可以通过以下几种方式实现:
推荐商品的优势在于增加用户的购买转化率和商品的销售量,同时也可以提高用户的满意度和忠诚度。
推荐商品的应用场景包括:
推荐商品的相关产品和产品介绍链接地址:
以上是我作为一名专家的回答,如果您有其他问题,请随时提问。
移动端开发在某些场景中有着特殊需求,如为了提高用户体验和加快响应速度,常常在部分工程采用SPA架构。传统的单页应用基于url的hash值进行路由,这种实现不存在兼容性问题,但是缺点也有--针对不支持onhashchange属性的IE6-7需要设置定时器不断检查hash值改变,性能上并不是很友好。 而如今,在移动端开发中HTML5规范给我们提供了一个History接口,使用该接口可以自由操纵历史记录。本文并不详细介绍History接口,而是探究History接口如何影响浏览器历史堆栈,并且利用这个规律应用到具
(1)在居民生活品质意识加强及物流产业发展日渐成熟的推动下,中国冷链物流市场规模不断扩大,2019年冷链物流市场规模已达3780亿元,并预计在2020年达到4850亿元。同时,中国冷链物流企业数量持续增长,在2019年达到了1832家,但存在着地域分布不均的问题,32.3%的企业集中在华东地区。
Google Play 会将您的资源越来越多地展示在显眼位置,并在 "应用" 和 "游戏" 首页展示素材和描述。为了确保您的商店详情页资源可以帮助用户预见应用内或游戏内体验并带来有意义的下载量,我们将做出以下调整:
大背景:电商网站,首页,商品详情页,搜索结果页,广告页,促销活动,购物车,订单系统,库存系统,物流系统 小背景:商品详情页,如何用最快的结果将商品数据填充到一个页面中,然后将页面显示出来 分布式系统:商品详情页,缓存服务,+底层源数据服务,商品信息服务,店铺信息服务,广告信息服务,推荐信息服务,综合起来组成一个分布式的系统
花名:越祈 部门:算法中心搜索策略组 入职时间:2017/06/01 主要从事蘑菇街推荐算法相关研发工作 引言 蘑菇街是一家社会化导购电商平台,推荐一直是其非常重要的流量入口。在电商平台中,推荐的场景覆盖到用户浏览行为和交易的各个环节,如搜相似、商品详情页、购物车、订单和支付等。传统的itemCF、关联规则、simirank、swing等推荐相似召回技术也广泛应用于推荐各个场景中。在电商场景,计算商品和商品、用户和商品之间的相似性是一个非常重要的课题,但是受限大部分数据是稀疏,传统的关联规则,simiran
模拟真实业务的这么一个小型的项目,来全程贯穿,用这个项目中的业务场景去一个一个的讲解hystrix高可用的每个技术
今天推荐一个高仿电商项目小米商城,vue-store 作者还是学生,利用寒假做的,学生就这么牛逼哄哄,佩服佩服。
在H5页面的电商系统中往往会有以下需求: 点击分类等跳转到商品列表页,点击某个商品之后再返回到列表页,返回列表页面的时候能记住之前浏览的位置:
在转化率这个很长、很复杂的链条结果中,提升某个节点的转化,就可以提高转化率。 零售卖家对销售的判断一般来自于自己的销售经验,直接根据销售趋势图来判断销量,利用均值、周转率、促销评估就能给出整体的销量数字,如果从各个渠道的的 流量和站内的主要模块来细分,可更准确地预测相关的销量。每个环节可做事情也许更多,各个模块的玩法也不同,具体的玩法取决于各个网站的脾气、团队的组 建、商品的选择、面向的用户群体。销售一般的都会分成两个部分:站外引流、站内引导,如果对应的公司部门就是市场部和品类部,有的公司可能就一个部门
在过去我们介绍的推荐方法中,特别是电商领域的推荐,其考虑的只是用户的**宏观交互行为(macro interaction),如用户购买了xx物品,点击了xx物品。今天看到一篇不错的文章,将用户的微观行为如浏览商品的时间、对商品详情和评论的阅读等、渠道等等微观行为(micro behaviors)考虑进来,并取得了不错的实验效果。咱们来一探究竟。
* 主要思路: 1、数据变更还是通过MQ通知; 2、数据异构Worker得到通知,然后按照一些维度进行数据存储,存储到数据异构JIMDB集群(JIMDB:Redis+持久化引擎),存储的数据都是未加工的原子化数据,如商品基本信息、商品扩展属性、商品其他一些相关信息、商品规格参数、分类、商家信息等; 3、数据异构Worker存储成功后,会发送一个MQ给数据同步Worker,数据同步Worker也可以叫做数据聚合Worker,按照相应的维度聚合数据存储到相应的JIMDB集群;三个维度:基本信息(基本信息+扩展
电商项目无论是工作中,还是面试中,都是一个高频出现的词。面试官非常热衷提问关于电商项目的问题。例如商品分类怎么测试?购物车怎么测试?订单怎么测试?优惠券怎么测试?支付怎么测试?等等
Chris Richardson 微服务系列翻译全7篇链接: 微服务介绍 构建微服务之使用API网关(本文) 构建微服务之微服务架构的进程通讯 微服务架构中的服务发现 微服务之事件驱动的数据管理 微服
CQRS(Command and Query Responsibility Segregation)是一种与传统的DDD实现不同的模式,将写与读区分开。CQRS适用于DDD的原因在于查询本身不应当影响领域建模
开发高并发系统时有三把利器用来保护系统:缓存、降级和限流。本文将详细聊聊降级。
首先我们看一下提升用户转化的运营价值。如图1所示,先引入两个概念——用户生命周期与用户价值(LTV)。如果将用户在一款产品中的行为轨迹当成一个生命周期,那么从最初用户了解、知晓产品开始,整个周期中将经历五个阶段,每个阶段用户为产品所能创造的价值是不同的。而用户价值(Life Time Value,LTV)指的是用户在一定周期内产生的价值。
2019 年 10 月份我在 GitHub 开源仓库中上传了新蜂商城项目的所有源码,至今已经有小半年的时间了,感兴趣的可以去了解一下这个 Spring Boot 技术栈开发的商城项目,开源地址如下:
电商的商品系统所包含的主要功能就是增、删、改、查商品信息,业务逻辑比较简单,支撑的主要页面就是商品详情页。尽管如此,在设计商品系统的存储架构时,仍然需要着重考虑如下两个方面的问题。
展示栏里是和主浏览商品差不多的宝贝。有的是同店热销、有的是全网相似好物、还有根据用户个人喜好给出的推荐商品。
秒杀活动是绝大部分电商选择的低价促销、推广品牌的方式。不仅可以给平台带来用户量,还可以提高平台知名度。一个好的秒杀系统,可以提高平台系统的稳定性和公平性,获得更好的用户体验,提升平台的口碑,从而提升秒杀活动的最大价值。
上新是商家在电商平台提供商品的第一个环节。以京东商城为例,每年上新商品量过亿,且这一数字还在不断攀升。尤其对于服饰内衣等上新频率高、上新数量多的品类,在最为忙碌、重要又耗时的11.11上新季,如何最大化提升商家的上新效率呢?Drawbot京东商详智能助手正是基于这一需求应运而生的,它可以同时服务京东几十万商家,高质量快速生成详情页,将商品详情页的制作时间由几十分钟缩短到2分钟! 场景 为了帮助商家更快上新,将时间和资源花在其他更具有创造性和价值的工作上,京东推出Drawbot 京东商详智能助手。今年双 11
在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统:缓存、降级和限流。之前已经有一些文章介绍过缓存和限流了。本文将详细聊聊降级。
【编者按】此文是根据京东资深Java工程师张开涛11月21日在msup主办的 into100沙龙第14期《京东商品详情页应对大流量的一些实践》演讲中的分享内容整理而成。 以下为主题内容: 大家来京东
在大数据分析中,对用户行为进行分析挖掘又是一个重要的方向,通过对用户行为进行分析,企业可以了解用户从哪里来,进入平台后进行了哪些操作,什么情况下进行了下单付款,用户的留存、分布情况是怎样的等。
这是一个基于python+vue开发的商城网站,平台采用B/S结构,后端采用主流的Python语言进行开发,前端采用主流的Vue.js进行开发。
无论是在小程序还是APP中,打开一个页面其实就是创建了一个新的View对象,一层层叠加的。当点击页面的回退按钮就是把当前页面关闭。
导读:省钱快报是一家中小型综合类电商APP,近2年平台规模有了较大增长,AI在平台业务发展中发挥了巨大作用。本文以推荐场景优化在省钱快报的发展为脉络,对于中小型电商公司在资源有限的客观条件下,对机器学习和深度学习的运用进行了架构和模型的相关探索。
随后我们点击注册页面的 按钮组件 为其添加事件;首先为 手机验证码按钮 添加事件,事件逻辑为该 按钮 受到点击后进行响应,随后添加一个 动作,该 动作 为选择 私有用户对象,用 私有用户对象 发起一个 手机验证码动作:
•④ 如果想解决上边的2次内网的通信最理想的方式,上图中的2个节点都不要就可以了。
doc是用来查询单条数据的。比如商品详情页。 doc里面用到的参数就是我们数据里的_id字段
主体内容:可以认为是页面最想表达的内容总和。对于内容详情页来说,主体内容指从标题开始至正文内容结束,翻页区域也被视为主体内容,文章后的评论、分享、推荐等不视为主体内容。
Excel图表不同段位的玩法, 你在哪一级? L1 青铜级 1.能制作简单的柱形图、条形图类图表; 2.稍微复杂点的雷达图、复合饼图从来不用; 3.从不关心图表做得是否专业。 L2 白银级 1.能熟练制作Excel默认图表; 2.遇到问题网上查查资料琢磨琢磨也能解决; 3.做出来的图表总少点味道。 L3 钻石级 1.能根据数据需求设计图表; 2.会巧妙编辑图表元素,做出专业的商务图表; 3.能有意识地使用图表分析简单数据。 L4 最强王者级 1.用数据分析的思路设计图表; 2.轻松使用公式函数、控件设
主要讲了如何开发“点击某商品,进入商品详情页”。 产品列表页,就是这个电商网站的首页,也是一般多数电商网站的首页,在首页上尽量多的把商品展示出来。 一般来讲,它的构成方式也是最简单的。 就是按设计图,制作HTML静态页面,然后放在运行环境中,在xx.xx.xxx.x/xxx/xx/xx/index.html,能够访问, 然后调用同域中的商品列表接口, 获取返回的JSON数据, 然后根据JSON,for循环生成DOM节点,添加到body中去。 这样就把所有可以显示的商品,展示在首页商品列表中了。 按操作流程,
项目开发流程 划分目录 引用两个css文件 项目模块划分:tabbar->路由映射关系 目录风格 文件夹字母小写,组件首字母大写比较清晰 代码组织格式 一个项目里页面唯一的用id,多个用class methods,方法里面写函数,生命周期只负责调用就行 页面复杂的话就再分子组件 $el:相当于根组件,可以拿到组件的js原生值比如浏览宽高 目录结构 注意看每个文件的后缀名,没有后缀的就是文件夹。 src assets 静态资源 css base 地基(公共样式,自己的)
官方文档:https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/wxcloud/guide/extensions/cms/introduction.html
今天继续跟大家分享的是九大数据分析方法系列。今天介绍的是漏斗分析法,漏斗分析法是一种基础的,处理多个指标分析问题的方法,有很多应用场景。
(1)复制一份test.vue文件并重命名为goodsDetail作为我们的商品详情页面
用户画像在阿里巴巴旗下的淘宝网、虾米音乐上都不乏个性化推荐场景,淘宝、天猫平台上的众多商家则需要通过用户调研和产品研发来把握产品的目标人群和人群偏好,从而对用户投其所好。对用户有深刻的理解是网站推荐、企业经营制胜的重要 环。在传统企业中,获取用户的反馈信息耗时长、结果缺失,是个难关。然而 随着大数据热潮的兴起,快速捕捉海量用户行为并精确分析人群偏好等商业信息已经成为可能。作为个性化技术的重要基础,相比于传统企业的购物篮分析、问卷调查,在用户 画像的塑造上具备技术的天然优势。 阿里全域数据提供了足够的数据基础,正是基于用户网购、搜索 娱乐影音等行为的数据洞察,可以利用数据分析辅以算法的视角对用户进行 360 全方位的特征刻画。那么,究竟什么是用户画像?通俗地讲,用户画像即是为用户打上各种各样的标签,如年龄、性别、职业、商品牌偏好、商品类别偏好等。这些标签的数目越丰 ,标签越细化,对用户的刻画就越精准。例如,分析某用户为女性,可能仅仅是将与女相关的服装、个人护理等商品作为推荐结果反馈给该用 户:但若根据用户以往的浏览、交易等行为挖掘出进一步的信息,如用户的地理信息 海南,买过某几类品牌的服装,则可以将薄款的、品牌风格相似的服装 作为推荐结果。一般而言,用户画像可以分为基础属性、购物偏好、 社交关系、财富属性等几大类。对于刻画淘宝网购用户,则应侧重于他们在网购上的行为偏好。下面以用户女装风格偏好为例,讲解该用户标签是如何基于全域数据产出的。购买过淘宝商品的读者对商品详情页都不会陌生,一件商品的关键 特征除了反映在商品图片和详情页中以外,主要可以采集的信息是商品的标题以及参数描述。女装有哪些风格?首先需要将女装行业下的商品标题文本提取出来,对其进行分词,得到庞大的女装描绘词库。然而,淘宝商品的标题由卖家个人撰写,并不能保证其中的词语都与商品风格描述相关。因此,对于所得到的女装描绘词库,首先,需要根据词语权重去除无效的停用词,方法如计算 TF-IDF 值。其次,在女装商品的参数描述中,如果已经包含了一种商品风格,例如“通勤”“韩版”等常见风格,那么通过计算词库中词语与参数描述中风格词的相似度,可以过滤得到女装风格词库,利用无监督机器学习如 LDA 等方法可以计算种风格所包含的词汇及这些词汇的重要性。那么 买家偏好什么风格昵?在淘宝网上,买家拥有浏览、搜索、点击、收藏、加购物车以交易等多种行为,针对每种行为赋予不同的行为强度(比如浏览行为强度弱于交易行为),再考虑该商品的风格元素组成,就能够通过合理的方式获知买家对该风格的偏好程度了。对于这样的商品偏好计算,数据挖掘人员需要仔细分析用户偏好的商品的类型、品牌、风格元素、下单时间,这 系列行为可以构成复杂的行为模块。同理,利用机器学习算法,可以从用 户行为中推测其身份,例如男生和女生、老年与青年偏好的商品和行为方式存在 别,根据定的用户标记,最后能够预测出用户的基础身份信息。
伴随着网站业务发展,需求日趋复杂多样并随时变化。传统静态化方案会遇到业务瓶颈,不能满足瞬变的需求。因此,需要一种能高性能实时渲染的动态化模板技术来解决这些问题。本文和大家分享一下最近一年做的京东商品详情页的架构升级的心路历程。
秒杀可分成秒杀前、秒杀中和秒杀后三阶段,每个阶段的请求处理需求不同,Redis具体在秒杀场景的哪个环节起到作用呢?
商品详情页是展示商品详细信息的一个页面,承载在网站的大部分流量和订单的入口。京东商城目前有通用版、全球购、闪购、易车、惠买车、服装、拼购、今日抄底等许多套模板。各套模板的元数据是一样的,只是展示方式不一样。目前商品详情页个性化需求非常多,数据来源也是非常多的,而且许多基础服务做不了的都放我们这,因此我们需要一种架构能快速响应和优雅的解决这些需求问题。因此我们重新设计了商品详情页的架构,主要包括三部分:商品详情页系统、商品详情页统一服务系统和商品详情页动态服务系统;商品详情页系统负责静的部分,而统一服务负责动的部分,而动态服务负责给内网其他系统提供一些数据服务。
使用小程序完成一个二手信息站点与 WebApp 实现流程类型,只是部分内容使用了微信小程序特有的组件,例如微信登录与 WebApp 略有差别,其它逻辑实现较为类似。我们先制作页面,之后再实现功能。
wepy是腾讯自己出的一个框架,里面兼容原生框架,和vue的语法,还可以使用npm工具。所以vue中的watch、computed.双向数据绑定、…在wepy中同样适用。但是切记,语法不能混用,小程序的api还行。
现如今,30%的在线购物行为发生在手机端上。 对于在线购物一事,所有用户都期望能够得到快速、流畅的体验。因此,在购物过程的每一个阶段,即使付之最小的努力都有可能利于用户的整个体验过程(我们也应该以利于用户为目标)。 在一个应用程序中,没有任何其他地方能够像产品详情页一样对提升购买率如此关键,因为用户在购买之前往往需要充足的商品信息来了解商品。在这片文章中,我将谈论商品详情页的设计并重点强调该页面的几个重要元素——商品图片、商品描述和“加入购物车”按钮。 什么是商品详情页面? 商品详情页是用户用来做决定的地方
Never let success get to your head, and never let failure get to your heart.
小型电商网站的页面展示采用页面全量静态化的思想。数据库中存放了所有的商品信息,页面静态化系统,将数据填充进静态模板中,形成静态化页面,推入 Nginx 服务器。用户浏览网站页面时,取用一个已经静态化好的 html 页面,直接返回回去,不涉及任何的业务逻辑处理。
我之前测电商业务时,我们的系统在展示商品的时候每点击一个商品就会跳转到相应的详情页,url格式大概=~/productid.html,如果知道productid的话可以直接修改url跳转到其商品的详情页。类似的情况是,用户下单的时候会生成一个ordid,生成的订单详情页的url=~/ordidhtml,于是我随意更改了个ordid试了试,发现可以浏览到其他用户的订单详情,这个是没有做权限过滤导致的bug。
3.监听商品列表页的商品点击事件,当点击后携带数据跳转到商品详情页(上一文中已完成)
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