ToC 电商平台商品智能推荐系统-橙橙优选

随着平台商品数量突破 10 万级，用户浏览决策成本大幅提升，“千人千面”的智能推荐成为提升用户购买转化率的核心需求。本系统主要实现三大核心功能：

1. 用户行为分析：实时采集用户浏览、加购、下单等行为数据，结合用户画像（性别、年龄、消费能力、历史偏好等），构建多维度行为标签库；
2. 智能推荐算法：基于协同过滤（CF）和深度学习（TensorFlow 实现的深度神经网络），分别实现“基于用户相似性”和“基于商品 embedding 向量匹配”的推荐策略，同时支持实时热门商品、新上架商品的补充推荐；
3. 推荐结果触达与反馈：在 APP 首页“推荐专区”、商品详情页“为你推荐”板块展示算法结果，同时采集用户对推荐内容的点击、停留时长、收藏等反馈，用于后续算法迭代优化。
整体业务流程为：用户行为数据采集 → 特征工程与模型训练 → 推荐结果生成与展示 → 用户反馈回收 → 模型迭代。

1. 整体架构与技术栈：采用“数据层 - 算法层 - 应用层”三层架构。数据层通过 Kafka 实现用户行为数据的实时采集，存储至 Hive 数据仓库做离线分析，Redis 做热点数据缓存；算法层利用 Python 进行特征工程（如用户行为序列的滑动窗口处理、商品属性的向量化编码），基于 TensorFlow 搭建双分支神经网络（一支学习用户长期偏好，一支捕捉短期兴趣），输出商品推荐列表；应用层通过 Spring Boot 封装算法接口，供 APP 和 Web 端调用。
2. 个人负责模块与结果：主导算法层的深度推荐模型设计与落地。从数据预处理（清洗无效点击、补全用户画像缺失字段）到模型训练（基于平台近 6 个月的 2000 万条用户行为数据，迭代 50 轮），最终使推荐商品的点击率较原有规则推荐提升 42%，用户人均浏览商品数增加 3.1 个。
3. 遇到的难点与解决方案：
- 难点 1：冷启动问题（新用户无历史行为、新商品无被推荐记录）。
解决方案：为新用户设置“兴趣选择问卷”，基于初始选择生成临时推荐标签；为新商品关联“类目相似商品”的 embedding 向量，先纳入相似商品的推荐池，再根据后续真实曝光数据逐步优化。
- 难点 2：模型实时性不足（用户刚产生的行为无法快速影响推荐结果）。
解决方案：引入 Redis 做“实时行为缓存”，将用户近 1 小时的行为以“键值对”形式存储，算法层每 5 分钟从 Redis 拉取增量数据做小批量更新，保证推荐结果的时效性。