前些日子，公司要求做推薦系統(tǒng)，不言而喻，推薦系統(tǒng)對(duì)于電商來(lái)說(shuō)是非常有優(yōu)點(diǎn)的。當(dāng)然我們是剛開(kāi)始做，還得從簡(jiǎn)單的開(kāi)始做，首先第一版是依據(jù)用戶近期瀏覽的進(jìn)行推薦。接下來(lái)，可能要依據(jù)相似用戶進(jìn)行相似用戶的推薦。這樣還要對(duì)會(huì)員進(jìn)行分等級(jí)。所以后面的工作還有非常多。

博客是個(gè)好東西，我熱衷于博客記錄下我做過(guò)的每一件事。

實(shí)現(xiàn)的步驟例如以下：

流程圖：

思路：

實(shí)現(xiàn)的步驟為： ? ? 1、得到用戶信息。 技術(shù)實(shí)現(xiàn)：抓取用戶近期瀏覽的一款商品的 SKUid;同一時(shí)候獲取用戶的UV（獨(dú)立訪客），這樣用戶一開(kāi)網(wǎng)頁(yè)我們就知道是哪個(gè)用戶了。?? ? ? ? 2、對(duì)用戶瀏覽的商品分析出相似商品。 技術(shù)實(shí)現(xiàn)：拿到SKUid進(jìn)行分析同樣類目（Cid）下的SKUid。這樣獲得了商品的相似度。然后再依據(jù)價(jià)格進(jìn)行排序，取價(jià)格最靠近當(dāng)前瀏覽的十個(gè)SKUid。

? ? 3、頁(yè)面展示： 技術(shù)實(shí)現(xiàn)：分析完數(shù)據(jù)后，我們依據(jù)UV（獨(dú)立訪客）給用戶推薦同一類目下價(jià)格接近的商品。js文件將會(huì)將推薦的商品在頁(yè)面渲染出來(lái)。

過(guò)程中遇到的問(wèn)題：

? ? ? 問(wèn)題一：

??分析器5秒跑一次，可是每個(gè)新UV進(jìn)來(lái)，就會(huì)往數(shù)據(jù)庫(kù)多加一條數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)量大了，分析器分析起來(lái)就慢了；

? ? ?解決的方法：

? ? ? ? 添加一個(gè)字段為存放時(shí)間戳，當(dāng)新增一條數(shù)據(jù)，存一個(gè)時(shí)間戳，假設(shè)該用戶繼續(xù)瀏覽還有一個(gè)ITEM頁(yè)面，即更新skuid、價(jià)格、等信息外，還要更新保存的時(shí)間戳為當(dāng)前的時(shí)間，這樣事實(shí)上就好辦了，我就僅僅分析當(dāng)前時(shí)間就在近期五分鐘左右的數(shù)據(jù)。由于這五分鐘的用戶都是近期的用戶，還有正在瀏覽頁(yè)面的用戶。這樣就攻克了分析器跑不動(dòng)的問(wèn)題。也過(guò)濾掉了反復(fù)分析的問(wèn)題。

? ? 問(wèn)題二：

? ? ? ?毫無(wú)疑問(wèn)，這樣下去表會(huì)越來(lái)越大，查詢的性能也會(huì)慢慢減少。

? ? 解決的方法：

? ? ? ?方案一： 這樣事實(shí)上我們能夠另外建一張表，僅僅用來(lái)保存結(jié)果的表。或者就兩個(gè)字段，一個(gè)是會(huì)員名，一個(gè)就是推薦的skuid信息。不是會(huì)員的用戶我們僅僅保存近期的兩三天的推薦記錄。

? ? ? 方案二：不建表，將結(jié)果保存到memcache。保質(zhì)期為一個(gè)月。

? ?問(wèn)題三：

? ? ?如何防止被刷；

? ?解決方式：

? ? ?加入一個(gè)字段，每次該條記錄變動(dòng)一次，加入的字段加一，當(dāng)天超過(guò)一千的，進(jìn)行屏蔽。

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/mfrbuaa/p/3987598.html

與50位技術(shù)專家面對(duì)面20年技術(shù)見(jiàn)證，附贈(zèng)技術(shù)全景圖

總結(jié)

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