一、技术架构设计
1. 数据层
- 用户行为数据库：记录点击、加购、购买、停留时长等
- 商品特征库：价格、品类、产地、季节性、促销标签等
- 实时数据流：通过WebSocket/MQTT实现用户实时行为采集
2. 算法层
- 混合推荐引擎：协同过滤+内容过滤+实时兴趣模型
- 特征工程模块：自动生成商品关联特征（如"夏季应季水果"）
- A/B测试框架：支持多算法版本并行测试
3. 应用层
- 推荐接口服务：RESTful API支持毫秒级响应
- 缓存系统：Redis集群存储热门推荐结果
- 监控看板：Prometheus+Grafana实时追踪CTR/转化率
二、智能算法实现（Python伪代码示例）
```python
混合推荐算法示例
class HybridRecommender:
def __init__(self):
self.cf_model = ItemCF() 物品协同过滤
self.content_model = ContentBased() 内容过滤
self.realtime_model = RealtimeInterest() 实时兴趣模型
def recommend(self, user_id, context):
协同过滤推荐（离线计算）
cf_items = self.cf_model.predict(user_id, top_k=20)
内容过滤推荐（基于商品特征）
content_items = self.content_model.predict(
user_profile=get_user_profile(user_id),
season=context[season],
price_range=context[price_range]
)
实时兴趣加权（Flink实时计算）
realtime_weight = self.realtime_model.get_weight(user_id)
混合策略（动态权重）
final_score = {}
for item in set(cf_items + content_items):
cf_score = cf_items.get(item, 0)
content_score = content_items.get(item, 0)
final_score[item] = (0.6*cf_score + 0.3*content_score) * (1 + 0.1*realtime_weight)
return sorted(final_score.items(), key=lambda x: -x[1])[:10]
```
三、万象源码部署方案
1. 源码改造点
- 在`/services/recommendation`目录下新增算法模块
- 修改`/api/goods.js`增加推荐接口：
```javascript
// 示例接口实现
router.get(/recommend, async (ctx) => {
const { userId, season } = ctx.query;
const recommendations = await hybridRecommender.recommend(userId, { season });
ctx.body = { code: 0, data: recommendations };
});
```
2. 关键文件配置
- `config/recommendation.js`:
```javascript
module.exports = {
algorithm: hybrid, // 支持cf/content/hybrid切换
realtime_threshold: 300, // 实时兴趣有效期（秒）
cache_ttl: 3600 // 推荐结果缓存时间
};
```
3. 数据库优化
- 添加商品特征表：
```sql
CREATE TABLE `goods_features` (
`goods_id` int PRIMARY KEY,
`seasonality` varchar(20), -- 季节性标签
`price_level` tinyint, -- 价格等级
`nutrition_tags` json -- 营养标签
);
```
四、推荐效果优化策略
1. 冷启动解决方案
- 新用户：基于地理位置+当前季节的默认推荐
- 新商品：通过内容相似度关联到热门商品
2. 实时性增强
- 使用Flink实时处理用户行为流：
```java
// Flink实时计算示例
DataStream behaviorStream = ...
behaviorStream
.keyBy(UserBehavior::getUserId)
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.minutes(5)))
.process(new RealtimeInterestUpdater());
```
3. 多样性控制
- 在推荐结果中强制包含：
- 1个高利润商品
- 2个应季水果
- 1个促销商品
4. 效果评估体系
- 核心指标：
- 推荐位点击率（CTR）
- 推荐商品转化率
- 平均推荐深度（用户浏览推荐列表的数量）
五、部署实施步骤
1. 环境准备
- 安装Python科学计算栈（numpy/pandas/scikit-learn）
- 部署Flink集群处理实时数据
- 配置Redis作为推荐结果缓存
2. 数据接入
- 历史数据ETL：将用户行为数据导入ClickHouse
- 实时数据接入：通过Kafka连接小程序埋点数据
3. 算法训练
- 离线训练：每日凌晨运行协同过滤模型
- 在线学习：通过Flink实时更新用户兴趣向量
4. 灰度发布
- 第一阶段：10%流量测试算法效果
- 第二阶段：根据AB测试结果逐步扩大流量
- 监控指标：对比控制组和实验组的CTR差异
六、典型效果提升
- 实施后预期指标：
- 推荐位点击率提升40%+
- 用户平均浏览商品数增加2.5个
- 冷启动商品曝光量提升300%
建议每2周进行一次算法迭代，重点关注：
1. 季节性商品权重调整
2. 促销活动的动态加权
3. 用户长短期兴趣的融合策略
需要源码级改造的具体文件清单和详细接口文档可进一步提供，建议先在测试环境验证算法效果后再上线生产环境。
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