电商 feed推荐架构

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mob649e815e6170 2024-09-03 03:31:11 ©著作权

文章标签 数据推荐系统 System 文章分类 架构后端开发

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电商 Feed 推荐架构

随着电商行业的迅速发展，用户对个性化推荐的需求日益增加。成为一名优秀的电商平台必须具备良好的推荐系统。本文将探讨电商 Feed 推荐架构的基本组成，以及如何实现一个简单的推荐系统。

1. 概况

电商 Feed 推荐架构主要由以下几个部分构成：

数据采集
特征处理
模型训练
推荐生成
反馈与更新

推荐系统的目标是通过分析用户行为和商品特征，向用户推荐其可能感兴趣的商品，以提高购买转化率。

2. 数据采集

首先，系统需要从多个来源采集数据，包括用户行为数据、商品数据和上下文数据。用户行为数据可以记录用户的点击、浏览、购买、收藏等操作。商品数据则包括商品的基本信息、分类、价格、库存等。

示例代码 - 数据采集

import pandas as pd

# 假设我们有用户行为数据和商品数据
user_data = pd.read_csv('user_data.csv')
product_data = pd.read_csv('product_data.csv')

# 查看数据
print(user_data.head())
print(product_data.head())

3. 特征处理

数据收集后，接下来需要进行特征工程。特征工程旨在将原始数据转换为可以用于模型训练的特征。在电商推荐中，常用的特征包括用户的历史行为特征、商品特征等。

示例代码 - 特征提取

def create_features(user_data, product_data):
    # 示例：提取用户的点击次数与购买次数
    user_clicks = user_data[user_data['action'] == 'click'].groupby('user_id').size()
    user_purchases = user_data[user_data['action'] == 'purchase'].groupby('user_id').size()
    
    user_features = pd.DataFrame({
        'click_count': user_clicks,
        'purchase_count': user_purchases
    }).fillna(0)

    return user_features

user_features = create_features(user_data, product_data)
print(user_features.head())

4. 模型训练

在特征准备好后，接下来是模型训练。常用的方法包括基于协同过滤的推荐、基于内容的推荐、深度学习推荐等。这里我们以简单的协同过滤为例。

示例代码 - 协同过滤模型

from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

# 假设我们已经得到了用户-商品的交互矩阵
interaction_matrix = pd.pivot_table(user_data, values='action', index='user_id', columns='product_id', fill_value=0)

# 训练协同过滤模型
model = NearestNeighbors(metric='cosine')
model.fit(interaction_matrix)

# 为特定用户推荐商品
def get_recommendations(user_id, model, interaction_matrix):
    user_index = interaction_matrix.index.tolist().index(user_id)
    distances, indices = model.kneighbors(interaction_matrix.iloc[user_index, :].values.reshape(1, -1), n_neighbors=5)
    recommended_items = interaction_matrix.columns[indices.flatten()]
    return recommended_items

recommended_products = get_recommendations(12345, model, interaction_matrix)
print(recommended_products)

5. 推荐生成

模型训练完成后，系统就可以生成推荐。在这一阶段，根据用户的行为和物品的特征，向用户推荐相关的商品。

序列图示例

sequenceDiagram
    participant User
    participant System
    participant Model

    User->>System: 请求推荐
    System->>Model: 获取用户数据
    Model->>System: 返回推荐商品
    System->>User: 返回推荐结果

6. 反馈与更新

推荐系统是一个不断迭代和更新的过程。用户与推荐结果的互动（点击、购买等）将反馈到系统，帮助模型进行在线学习与优化。

ER 图示例

erDiagram
    USER {
        int user_id PK "用户ID"
        string username "用户名"
        string email "用户邮箱"
    }
    
    PRODUCT {
        int product_id PK "商品ID"
        string product_name "商品名称"
        float price "价格"
    }

    ACTION {
        int action_id PK "行为ID"
        int user_id FK "用户ID"
        int product_id FK "商品ID"
        string action_type "行为类型"
        datetime action_time "行为时间"
    }

    USER ||--o{ ACTION : has
    PRODUCT ||--o{ ACTION : has