每個推薦位是乙個獨立的推薦產品，需要對每個廣告位開發獨立的推薦模型
每個推薦位需要配置特有的推薦規則和排序規則
為了容錯，每個推薦位都需要預設的推薦產品，當推薦系統無法計算正常的結果時，使用預設產品進行推薦。
各個推薦模型推送的商品可以能重複和下線的商品，需要對商品進行進行去重和過濾處理
推薦結果計算完畢之後，將硬推廣告放進去。
另一種思路，可以通過消費點選流日誌，將使用者的行為儲存到redis中，推薦服務通過訪問redis獲取使用者的行為記錄。
3）推薦介面從使用者的瀏覽資訊中獲取使用者當前會話的的行為記錄，並以此計算基於物品和基於內容的實時推薦結果
4）對以上的反饋的推薦結果進行排序，排序的過程中對商品去重
產品經理進行原型設計
1）資料平台：在資料平台上，針對每個使用者計算好三個推薦結果，基於使用者的推薦結果、基於物品的推薦結果、基於內容的推薦結果。基於物品的相似度、基於內容的相似度。
2）redis3）獲取推薦結果；推薦結果有兩種：一種是已經計算好的離線推薦結果，直接獲取即可，另一種是根據使用者實時的瀏覽記錄計算新的推薦結果。第二種推薦結果主要依賴三種資料，使用者的瀏覽記錄、基於物品的相似度、基於內容的相似度。
通過爬取某電商專題頁的產品資訊，作為本案的基礎資料。
猜你喜歡推薦介面，輸入廣告位編號、使用者編號、使用者當前會話瀏覽的商品
口
系統開發 系統規劃
一 系統規劃五個階段 1 專案目標和動機 2 立項價值判斷 3 專案選擇和確定 4 初步調查 5 可行性研究 包括經濟可行性，技術可行性，法律可行性，使用者使用可行性 二 可行性分析八個階段 1 複查系統目標和規模 2 分析現在系統 3 匯出新系統的高層邏輯模型 4 使用者複查 5 提出並評價解決方...
銀行系統開發
1 銀行系統的開發與其它系統有何異同？我想大家關注銀行資訊系統建設的話題不僅僅是因為銀行it業有 錢 途，更重要的是因為銀行業是it技術應用最深入最具有代表性的行業之一。正是因為這個 原因，銀行系統的開發相對而言有著更高的要求。首先，對系統的準確性 穩定性 安全性 高效能的要求是不言而喻的，技術上的...
c 系統開發
多家頂級量化公司c 交易系統開發的機會，團隊都匯集了很多來自985靠前以及世界top學校數學 統計學 物理學 計算機等專業的碩士和博士，it開發團隊成員很多來自谷歌微軟和國內一線網際網路平台，從初級剛畢業的到資深 35歲以下 的c 開發，不同公司都有招聘需求，有無金融背景都可以，薪資200萬以內op...