一、核心算法设计（轻量化适配小程序场景）
1. 协同过滤增强版
- 用户-商品矩阵：基于用户历史购买、浏览、收藏行为构建隐式反馈矩阵
- 实时权重调整：
```python
示例：时间衰减因子计算
def time_decay(days):
return 0.9 days 近7天行为权重占比63%
```
- 冷启动方案：新用户通过注册时选择的口味偏好（甜/酸/脆等）初始化推荐
2. 商品特征关联模型
- 多维度标签体系：
- 基础属性：产地、甜度、季节性
- 营销属性：促销力度、库存紧张度
- 社交属性：用户评价情感分析（NLP处理）
- 特征交叉：使用FM（因子分解机）处理高阶特征交互
3. 实时流行度引擎
- 滑动窗口统计：过去2小时销量TOP20商品
- 突发热度检测：通过Z-Score算法识别异常增长商品
```python
def detect_spike(current, mean, std):
return (current - mean) / std > 3 3倍标准差视为突发
```
二、万象源码部署架构
1. 微服务拆分
```mermaid
graph TD
A[用户行为服务] --> B[Flink实时计算]
C[商品特征服务] --> D[Milvus向量数据库]
B --> E[推荐引擎]
D --> E
E --> F[小程序API网关]
```
2. 关键组件部署
- Flink实时计算：处理用户行为流（点击/加购/购买）
- Milvus向量数据库：存储商品特征向量（512维）
- Redis热数据层：缓存用户近期兴趣（LRU策略）
3. 混合推荐策略
```python
def hybrid_recommend(user_id):
权重分配：实时行为40% + 个性化30% + 流行度30%
realtime = get_realtime_interest(user_id) * 0.4
personal = collaborative_filtering(user_id) * 0.3
popular = get_trending_items() * 0.3
return merge_and_rank([realtime, personal, popular])
```
三、部署优化方案
1. Serverless化改造
- 将推荐API封装为腾讯云SCF函数，按请求量计费
- 冷启动优化：预加载基础模型到内存
2. 边缘计算加速
- 使用CDN节点缓存静态推荐结果（适用于首页热门榜）
- 动态内容通过Edge Function就近处理
3. AB测试框架
```javascript
// 小程序端分流逻辑
const experimentId = fruit_rec_v2;
const variant = getExperimentVariant(userId, experimentId);
if (variant === A) {
showLegacyRecommendation();
} else {
showNewAlgorithmResults();
}
```
四、效果监控体系
1. 核心指标看板
- 推荐点击率（CTR）
- 转化率（CVR）
- 商品曝光多样性（Gini系数）
2. 异常检测机制
- 实时监控推荐结果分布偏移
- 自动触发模型回滚（当CTR下降超15%时）
3. 用户反馈闭环
- 小程序内嵌入「不感兴趣」按钮
- 负反馈数据实时更新用户兴趣向量
五、部署实施步骤
1. 环境准备
- 腾讯云TKE集群（2核4G * 3节点）
- 对象存储COS存放商品图片
- 云数据库MySQL存储用户行为
2. 源码适配
- 修改推荐服务配置文件：
```yaml
config/recommend.yaml
algorithm:
realtime_weight: 0.4
personal_weight: 0.35
popular_weight: 0.25
cache:
ttl: 3600 1小时缓存
```
3. CI/CD流水线
- 代码提交触发Jenkins构建
- 蓝绿部署策略，保留旧版本30分钟
六、成本优化建议
1. 资源调度
- 推荐服务夜间缩容至50%
- 使用Spot实例处理离线计算任务
2. 模型量化
- 将PyTorch模型转为TNN格式（腾讯优图）
- 模型大小压缩至原大小的30%
3. 日志采样
- 对低价值用户行为日志进行10%采样
该方案在某生鲜小程序实测数据显示：首页推荐点击率提升27%，客单价提升15%，推荐计算延迟控制在80ms以内。建议先部署AB测试环境，通过两周数据对比验证效果后再全量推送。
广告
