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推荐系统实战

2018-3-30 13:00 |来自: 互联网 407 0

摘要: 今天在朋友圈看到一篇“一号店从0到1构建推荐系统通用平台”，突然感觉很有感触，上线八年的一号店从0到1构建，那我们这个5.19上线的百联o2o平台，推荐系统说是从-1爬到0.x更确切。很多时候看到都是某大型电商或互联 ...

今天在朋友圈看到一篇“一号店从0到1构建推荐系统通用平台”，突然感觉很有感触，上线八年的一号店从0到1构建，那我们这个5.19上线的百联o2o平台，推荐系统说是从-1爬到0.x更确切。很多时候看到都是某大型电商或互联网平台某个系统的架构图，这个架构图都很高大上，似曾相识，展示的都是很美好的一面。很少有人介绍在实现这个系统最初遇到的各种问题，因为电商发展至今，最初的那几个人早已已经成为技术总监或者cto了，都已经功成名就出书立传了。如果感兴趣可以看看专著《大数据架构商业之路:从业务需求到技术方案》豆瓣好评推荐。
虽然之前也曾接触过推荐系统,但也都是其中的某个算法，或者说大一点其中的某个栏位。也看过《推荐系统实践》这样的图书，现在反观一下，感觉这些更像是一本介绍推荐算法的书，而不是能落地的一套系统。在这里就是想记录一下，在百联全渠道(bl.com),和另外一个同事踩坑排雷实现百联推荐系统的一个过程。希望后来者能从中吸取教训。这篇文章没有高深架构图，复杂逻辑图，基本凭记忆，用文字讲述俩人历时4个月构建一个推荐系统雏形的历程。

数据准备阶段

商品数据

首先要了解数据，电商就是贩卖商品的，与商品相关的一些概念包括商品（sku）,产品(spu),属性、品类，自营、商城（商家）等，在这个阶段先了解一下商品和产品。借用某东的解答：spu就是一个苹果6s, sku就是银色苹果6s、灰色苹果6s 。这种一个携带基本属性的spu，衍生多个sku的情况在服饰类里最多见，同一款衬衫对应不同颜色、不同尺码。
一个spu 有多个属性，不同spu有不同属性，属性又分为属性和属性值。属性和属性值又分别用key,value表示。看个简单例子，手机苹果（Apple）iPhone 6S 64G 玫瑰金色移动联通电信4G手机，在百联商品ID是248397，对应的产品ID是30277，其中部分属性如下表，在数据库里面产品的一条属性，包括(roduct_sid,props_sid,values_sid)三项。这张表的数据在后面做推荐的时候还会用到。可以看到这里面没有价格，价格是和商品绑定的，顺便广告一下，即时价格是5188，和某东某店价格差不多，但保证有货，而且，尤其预约抢购的产品可以来百联（bl.com）看看。

再一个概念就是品类，对于品类不同的平台有不同的划分和叫法，总之有前台类目，后台类目。一个商品依据其功用划分到一个后台类目，后台类目可以映射到多个前台类目。例如手机的类目层级就是这样手机数码/电脑办公

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