电商平台商品推荐系统

针对中小电商商家运营难题，开发了一套智能化商品推荐系统，提升用户体验和销售转化率。在与某知名电商平台合作过程中，我们深入分析了其现有系统的痛点，并针对性提出解决方案

本项目为电商智能推荐系统，包含用户画像构建、实时推荐引擎、效果追踪三大核心模块，系统日均处理请求量达500万次，在某头部电商平台上线后实现点击率提升30%，GMV增长15%。以下是具体功能实现：
1. 用户行为分析系统
核心功能：
通过埋点采集用户浏览、搜索、加购、下单等20+维度行为数据，建立分钟级更新的动态用户画像。
技术实现：
使用Flink实时计算框架处理行为日志流
基于MongoDB存储用户标签（如价格敏感度/品牌偏好）
采用TF-IDF算法解析搜索关键词语义
实际价值：
精准识别用户需求，为推荐算法提供高质量特征数据。
2. 多策略推荐算法池
核心功能：
支持协同过滤（CF）、深度学习（DNN）、热度补全等多策略混合推荐，通过AB测试动态选择最优模型。
技术实现：
离线训练：TensorFlow构建深度矩阵分解模型（训练集包含1.2亿条用户行为记录）
实时召回：Redis缓存Top-N候选商品集（响应时间<50ms）
多模型融合：通过逻辑回归动态调整各算法权重
实际价值：
新用户冷启动问题解决率提升65%，高价值用户复购率提高22%。
3. 分布式推荐服务
核心功能：
支持高峰时段每秒8000+次并发推荐请求，具备自动扩容和降级容灾机制。
技术实现：
微服务架构：Spring Cloud + Docker容器化部署
流量调度：Nginx加权轮询负载均衡
降级策略：本地缓存+默认商品池兜底
实际价值：
保障大促期间系统可用性达99.99%，服务器成本降低40%。

项目历时3个月，由5人前端+3人后端团队协作完成。选用React进行界面开发，保证交互流畅性；后端基于Spring Boot搭建，确保高并发下的稳定运行.