电商 算法模型 软件定制 案例

立项背景：随着电商业务规模扩大，海量交易、用户行为等数据亟待系统化分析，为业务决策提供数据支撑。核心目标是挖掘年度经营数据价值，优化产品布局、营销策略及用户体验。核心功能包括数据收集整合、多维度分析（销售、用户、供应链）及可视化呈现，通过梳理数据流转逻辑，清晰呈现业务关键指标关联，为公司战略调整提供直观依据。

1.立项背景 现有微服务架构的购物网站平台，但首页推荐长期依赖简单规则及人工运营，无法基于用户推荐且转化率偏低。因此上层觉得开发市场分析和个性化推荐服务。 2.项目目标： •在不改动现有 Java 微服务整体架构的前提下，引入机器学习推荐与预测系统。 •用户登录首页提供个性化推荐列表，推荐结果按天离线更新，且可扩展到其他场景。 3.主要痛点： •传统市场分析预测造成的用户点击率低和下单率差距大。 •线上实时性与线下复杂计算的要平衡，不能造成线上接口延迟。 4.软件核心功能介绍 这是一个离线训练的推荐系统，根据用户历史行为与特征，生成 Top K 个个性化推荐商品，并通过接口返回给前端展示。功能模块： •数据与特征服务模块： 汇总 MySQL的订单表等及埋点统计点击数据；使用 Spark SQL 生成多维度特征表。 •序列建模与RNN召回: 把用户购买行为明细加工为时间序列；通过 PyTorch 实现 RNN模型，预测未来用户感兴趣的商品，生成结果表。 •精排打分LR模块LR：基于 Spark MLlib 的 Logistic Regression 模型，对候选集合进行购买概率预测排序。 •推荐结果融合与存储模块：对模型输出进行规格化，将最终推荐结果写入 MongoDB。 •发布推荐查询服务模块：辑封装到基于 Flask 的查询 API 中，供登录/首页推荐服务调用。 •调度与运维模块：通过 Docker + cron（或调度平台）定时调度 Spark 作业与 Python 推理脚本。 5. 业务流程、功能路径描述： 1)离线计算流程 •定时任务启动服务从 MySQL同步前一日数据到大数据平台, 生成/更新特征表。 •模型学习用户下单行为序列样本，利用训练好的模型对全量用户进行批量推理。 •将推理结果写入 MongoDB。 2)线上推荐查询流程 •用户登录电视台 App/网站首页。 •首页服务调用内部推荐服务接口,将查询结果返回前端。未命中返回默认热门商品。

1.营销云标签管理、客群管理、会员管理、效果回收的数据开发。 开发环境：ClickHouse+MySQL+Hadoop+Hive+Zookeeper+Presto+Redis+JavaWeb 描述：基于ClickHouse的规则创建标签、SQL创建标签、导购标签、会员管理、客群管理 和画像管理。基于标签市场创建客群并计算客群画像。基于Presto和Hive的MA效果回收 数据计算。 2.基于 Flink 的实时数仓的实时用户行为分析和业务数据分析和基于实时数仓实时数据开发。 开发环境：Flink+ClickHouse+Hadoop+Kafka+HBase+Phoenix+Redis+MySQL+JavaWeb 描述：基于Flink的日志行为数据和业务数据的实时数仓分层 （ODS+DIM+DWD+DWM+ADS）建设。基于实时数仓的实时大屏展示。 3.大数据平台元数据管理和资产管理等。 开发环境：Hive+HDFS+Presto+MySQL+JavaWeb 描述：实现大数据平台元数据分域管理、资产分专题管理。 4.负责梵高（人群、标签）产品的研发、基于梵高的实时人群开发和实时标签数据开发。 开发环境：Java+Redis+Flink+HBase+Hive+Spark+Holo+MySQL 描述：基于 MySQL 的人群、标签管理，基于 Spark、HBase、Hive 的人群计算，基于 Redis和bitmap的10万+QPS 的高性能人 群查询，基于Flink的实时人群和实时标签数据开发。

立项背景是配送员日均路线耗时超8小时，需优化路径以提升配送效率，目标是减少单均配送时间15%。核心功能包括车辆路径规划（VRP）建模、约束条件求解、路径可视化；业务流程为导入订单地址数据，设置“车辆载重/配送时效”约束，模型输出最优配送路线，同步生成可视化路径图。

立项背景是品牌复购率仅12%，需精准识别高复购潜力用户以降低营销成本，目标是预测用户30天内复购概率。核心功能包括用户行为特征工程、复购预测模型训练、高价值用户分群；业务流程为从数据库提取用户消费、浏览、互动数据，清洗后构建特征，输入模型输出复购概率，按概率分群推送差异化营销活动。

软件功能、核心功能模块的介绍： 系统核心功能包括用户交互接口、自然语言理解（NLU）、对话管理和响应生成。用户交互模块负责接收和展示信息，支持文本和语音输入；自然语言理解模块使用深度学习模型（如BERT）解析用户意图和实体；对话管理模块维护会话状态和上下文，确保连贯性；响应生成模块基于Seq2Seq或GPT模型产生自然语言回复。此外，系统还集成日志记录和数据分析模块，用于监控性能和优化模型。 业务流程、功能路径描述： 用户通过网站或APP发起对话，输入查询内容。系统首先进行预处理（如分词和去噪），然后自然语言理解模块识别用户意图和关键信息。对话管理模块根据历史会话更新上下文，并调用响应生成模块产生回复。最后，结果返回给用户界面。如果遇到复杂问题，系统可转接人工客服或提供知识库链接。整个流程强调低延迟和高准确性，支持多轮对话和实时反馈。

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机器学习算法案例 -公司拥有自主研发、自主知识产权的机器学习自动化建模平台-Model Robot，在客户行为预测、商品推荐算法、因果分析推理模型、自然语言处理和视觉学习方面拥有成熟模型，沉淀了丰富的实践经验; 精准营销系统功能案例 a. MA系统、多维客户画像标签、千人千面，精准筛选 b. 精准推荐系统: 内置推荐引擎、车辆进店，摄像头自动识别，一车一策，精准营销 知识图库与舆情系统 a.KG Learnings-以汽车售后收益诊断为例，已落地多家主机厂，500余家4s店；gpt式领域知识查询已落地应用1年以上 b.舆情系统: 全网开源数据实时抓取、清洗处理和分析呈现，多家豪华品牌连续三年采购 定制BI开发 a.除多业务层级、多岗位角色关联指标实时大屏呈现外，也具备AI辅助的决策分析和短板精准诊断功能 b.与精准营销模块无缝对接，知道KPI短板在哪里，也知道造成KPI短板的原因在哪里，也知道弥补短板的目标引流客群是谁，什么干预措施能带来多大量化效果

1.全网开源RPA能力，抖音、快手和小红书等各大垂媒、视频网站开源数据读取和清晰 2.CDP中台 包括客户脱敏信息、客户权益、行为习惯、近期需求等客户画像标签300余个 3. MA客群灵活自动筛选 4. 千人千面、差异化营销策略生成 5. 机器学习模型与业务规则知识相融合的客户行为预测和产品推荐引擎 6.定制BI大屏、PC和app端开发和LLM基础上的GPT式智能分析洞察工具开发 【可提供在用系统功能展示、脱敏细节说明，所有功能均为原创，有自主知识软著查验】

采用WebRTC实时推拉流技术构建低延迟音视频传输通。道过chunk全流程流式处理机制将首包延迟优化至3秒以内，实现真正的实时对话数字人体验；集成MuseTalk模型驱动数字人面部动作生成，采用视频驱动嘴型同步技术，通过音频特征提取和唇形匹配算法实现自然流畅的口型同步效果； 使用ASR-LLM-TTS全流程流式处理pipeline，采用流式语音识别和增量文本生成技术，通过音频chunk分片处理和并行推理机制减少端到端延迟；实现WebSocket长连接协议支持实时双向通信，通过帧间预测和缓冲区管理策略优化音视频同步性能

智能视觉盘点 ‑ AI 摄像头 + 边缘盒 5 秒扫描整货架，输出 SKU-级库存数； ‑ YOLOv8-Seg 识别 3 500 种包装，mAP 0.93； ‑ 遮挡/叠放场景利用深度补全网络，误差<2%。 需求感知预测 ‑ DeepAR 融合天气、节假日、促销、社媒热度，预测未来 14 天销量； ‑ 在线 AutoML 每日自动重训，滚动窗口 MAPE 4.7%。 动态补货决策 ‑ 强化学习（PPO）生成门店-SKU-天级补货量； ‑ 支持“负库存”紧急调拨； ‑ 约束：最小陈列面、仓容、物流车次。 实时库存孪生 ‑ Flink CDC 捕捉 POS、WMS、TMS 变更事件，秒级更新； ‑ 3D 数字孪生货架，WebGL 渲染，点击商品可查看预测曲线。 低代码策略工厂 ‑ 区域经理通过拖拽规则节点（AND/OR/加权）快速配置本地化策略； ‑ 规则实时热部署，无需重启。

1、分层存储策略 StarRocks：存储原始订单明细（支持UPDATE/DELETE），承接高频OLAP查询 ClickHouse：物化视图预聚合核心指标（分钟级刷新），支撑可视化大屏 2、多环境治理 整合各个环境的数据 3、品牌方数据安全 Trino RBAC：按品牌ID动态创建SQL视图 Kafka数据脱敏：Flink实时掩码手机号/身份证号

实在IDP·文档审阅，由实在全自研的AI人工智能技术与平台强力驱动，通过OCR文字识别、文档处理、文件转换、数据采集和NLP语言处理，对各类文档、表单、卡证等文件进行理解和信息提取。赋能企业的降本增效、智能合规、智慧审计、智慧办公等多种数字化转型场景。使数字化员工和流程更加智能

基于FFQ问卷算法，获取用户饮食、生活习惯，再依此推荐适合的单粒营养补剂。营养补剂按照每日服用的计量封装为小包，30包为一份。 这样用户可以方便的获取到量身定制的营养补剂，小包的包装也方便携带与服用。

建立标准化数据处理流程，对 20 万+ 条用户数据（含地区、支付、优惠、支持记录等字段）进行清洗、特征提取与分组分析； 使用可视化图表识别高风险客户群体特征（如支持工单密集、未收到优惠、支付失败等）； 构建多个分类模型（Logistic 回归、LightGBM、XGBoost），并评估其准确率、敏感度与 NPV，选择最优模型； 基于模型结果设计精细化客户运营策略，包括个性化优惠、主动客服介入、支付方式多样化、区域定向激励等； 输出完整项目汇报及图文分析报告，供业务决策方参考实施。