基于商品属性的相似商品推荐算法——整体框架及处理流程(代码片段)

关键词：

系列随笔：

（总览）基于商品属性的相似商品推荐算法

（一）基于商品属性的相似商品推荐算法——整体框架及处理流程

（二）基于商品属性的相似商品推荐算法——Flink SQL实时计算实现商品的隐式评分

（三）基于商品属性的相似商品推荐算法——批量处理商品属性，得到属性前缀及完整属性字符串

（四）基于商品属性的相似商品推荐算法——推荐与评分高的商品属性相似的商品

（五）基于商品属性的相似商品推荐算法——算法调优及其他

整体框架及处理流程

流程图：

推荐N个商品，具体步骤：

1）用户行为日志埋点（这里使用的是阿里云log service）；

2）Flink SQL（实时计算）统计用户行为对商品的隐式评分，保存到 rc_member_goods 表；

3）预处理平台全部商品，计算其属性前缀或完整属性，保存到 rc_goods_properties 表；

4）rc_member_goods表关联rc_goods_properties表按评分倒序查询当前用户商品，得到2个商品（商品A和商品B）及其他的属性信息；

5）用这两个商品的属性前缀通过rc_goods_properties表查询相同属性前缀的其他商品；

6）查询到的商品分别与商品A、商品B对比计算相似值；

7）相似值倒序，按比例取N个商品；注：如果相似商品数量不足N个，则补充销售高的其他商品；

8）返回推荐结果

数据库设计：

CREATE TABLE `rc_config` (
  `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT ‘自增‘,
  `event` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT ‘理点事件‘,
  `code_name` varchar(20) DEFAULT ‘‘ COMMENT ‘商品编码的字段名‘,
  `score` smallint(5) unsigned NOT NULL DEFAULT ‘0‘ COMMENT ‘得分‘,
  `status` tinyint(1) unsigned DEFAULT ‘1‘ COMMENT ‘状态‘,
  `remark` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT ‘备注‘,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `idx_event` (`event`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT=‘商品推荐配置表‘;

CREATE TABLE `rc_goods_properties` (
  `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT ‘自增ID‘,
  `goods_code` int(11) unsigned NOT NULL COMMENT ‘商品编号‘,
  `property_prefix` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT ‘属性前缀‘,
  `properties` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT ‘属性‘,
  `update_time` timestamp NULL DEFAULT NULL COMMENT ‘更新时间‘,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_goods_code` (`goods_code`) USING HASH,
  KEY `idx_prefix` (`property_prefix`) USING HASH
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=154297 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT=‘商品属性表‘;

CREATE TABLE `rc_member_goods` (
  `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT ‘自增ID‘,
  `member_code` int(11) unsigned DEFAULT NULL COMMENT ‘会员编码‘,
  `cid` varchar(100) CHARACTER SET utf8 DEFAULT NULL COMMENT ‘设备ID‘,
  `goods_code` int(11) unsigned NOT NULL COMMENT ‘商品编码‘,
  `score` int(10) NOT NULL DEFAULT ‘0‘ COMMENT ‘评分‘,
  `update_time` timestamp NULL DEFAULT NULL COMMENT ‘更新时间‘,
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
  UNIQUE KEY `idx_unique` (`member_code`,`cid`,`goods_code`) USING BTREE,
  KEY `idx_cid` (`cid`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2777342 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT=‘用户商品评分表‘;

上一节：（总览）基于商品属性的相似商品推荐算法

下一节：（二）基于商品属性的相似商品推荐算法——Flink SQL实时计算实现商品的隐式评分

基于商品属性的相似商品推荐算法——批量处理商品属性，得到属性前缀及完整属性字符串(代码片段)

系列随笔：（总览）基于商品属性的相似商品推荐算法（一）基于商品属性的相似商品推荐算法——整体框架及处理流程（二）基于商品属性的相似商品推荐算法——FlinkSQL实时计算实现商品的隐式评分（三）基于商... 查看详情

基于商品属性的相似商品推荐算法——算法调优及其他(代码片段)

系列随笔：（总览）基于商品属性的相似商品推荐算法（一）基于商品属性的相似商品推荐算法——整体框架及处理流程（二）基于商品属性的相似商品推荐算法——FlinkSQL实时计算实现商品的隐式评分（三）基于商... 查看详情

基于商品属性的相似商品推荐算法——推荐与评分高的商品属性相似的商品(代码片段)

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