整理總結一下 elasticsearch7+spark 構建高相關性搜尋服務&千人千面推薦系統的筆記
完成乙個點評搜尋推薦專案 springboot、elasticsearch、spark
概述 設計 業務需求 技術分解 模組設計等
完成乙個點評搜尋推薦專案
我們做乙個合格的面向c端的系統，搜尋及推薦能力是必不可少的。
搜尋推薦
結合使用者的歷史行為、興趣偏好等推薦給使用者想到的服務商品以提公升瀏覽點選率和交易轉化率。
搜尋服務必備
推薦系統必備
專案設計
專案基礎搭建
業務領域模型能力建設
搜尋推薦初級
結合lbs地理圍欄通過距離和評價控制排序策略
使用簡單的線性推薦策略完成初級的推薦系統
搜尋高階
搜尋再高階
推薦高階
環境引數介紹
專案設計
業務需求
需求分析，理解需求分析
技術分解，確定技術選型
模組設計，完善系統流程
模擬現實情況中，點評搜尋推薦專案從業務需求brd到產品需求prd，最終到技術方案選型，架構設計及技術落地的整個過程。
業務需求
業務需求brd （business requirement document）
使用者故事 (user story)
產品prd（product requirement document）
業務需求
點評搜尋推薦brd（業務需求）
業務目的
模仿大眾點評應用提供使用者線下服務的頁面
業務場景
讓使用者可以通過對應的業務搜尋想要的門店服務，並以ai推薦的方法給使用者做門店推薦
使用人員
1、需要獲得服務的使用者
2、業務的運營人員
使用者故事
產品prd（業務需求）
點評搜尋推薦prd
完成乙個點評搜尋推薦專案，可可閉環、可落地的產品。。。
技術分解
業務模組架構
業務實體
業務實體行為
使用者（編號、使用者名稱、登入密碼）
商家（商家名、是否禁用、商家評分）
門店（名字、人均**、評分、位址、標籤、營業時間）
服務型別（名稱、圖示、排序）
系統模組架構
技術選型
完成乙個點評搜尋推薦專案
了解從從業務需求、使用者故事，產品prd（業務需求）到模組設計系統模組設計的過程，
技術選型中考慮的點和麵。
點：具體技術點
線：每乙個請求的處理過程是一條線，對應 tomcat 的執行緒池中的乙個執行緒面：
面：多個請求組織在一起完成乙個特定模組的功能
體：多個模組組合在一起構成乙個完整的專案
技術乙個個點點，具體的技術點 每乙個請求 瀏覽器傳送的 request - > tomcat每乙個請求用乙個執行緒來處理 乙個請求 乙個線 乙個模組 很多個請求組織在一起完成乙個特定模組的功能
乙個個面 多個模組組合在一起 乙個體 點 線 面 體 正方體 專案是立體的 單一的 一條線 乙個面 乙個體 做專案
目標：聚焦當前要完成的任務。目標明確後才能分析實現的思路。甚至有的時候需 要對大目標進行拆解，把很多小目標各個擊破。
思路：針對目標的達成進行分析。具體到專案功能的實際開發中，體現為流程圖。 **：參照思路分析時繪製的流程圖，把步驟翻譯成寫**時的注釋，再對照注釋
具體編寫**。
有乙個目標 聚焦當前要完成的任務 怎麼去完成 拆解 各個擊破
指標 尖利 小大 聚焦 分散 不同的領域沒有突破 壓強
有了目標 分析 思路 怎麼乾成 我就知道寫** 你得去分析 寫**呀
很熟悉 初學者 重視 圖 每乙個步驟 拆分 拆分 一步步去實現 思路 想做的東西 清晰
一步步 順序去做 畫個流程圖
點和面和體
閒聊產品 之三 點評 WWDC 2014
熬夜看完了蘋果的wwdc 2014，感覺真是值了，整場發布會的驚豔是乙個接著乙個，讓我們看到了很多未來的可能性，而且很多產品都是具有革命性意義的。先說說情理之中的統一性，在使用mac os 和 ios裝置的時候我一直感覺到很彆扭，比如在iphone上照了個 然後立刻想要在mac中編輯，必須得等手機上...