1. 项目概述

电商出海是近年来新的商机赛道，而推荐系统在电商系统中起到极为重要的作用，可以帮助商家售卖更多商品、创造更多收益，同时可以为消费者带来更好的使用体验、方便快速的找到自己心仪的商品。因此伴随着电商独立站系统的成熟，其中的推荐系统成为不可获取的一部分，本项目旨在为电商独立站系统提供一套可拔插的推荐系统插件，实现相关商品推荐、猜你喜欢推荐等功能。

目前推荐项目已经上线国外独立站 app 市场，具体参见地址：https://apps.shopify.com/dmetasoul-recommendation

在推荐系统方面的一些技术储备：
- https://mp.weixin.qq.com/s/vy6aCSGrVNepD9uQZOy9Lg
- https://github.com/meta-soul/MetaSpore/tree/main/demo/movielens

2. 技术架构

整个电商推荐系统可以拆分为如下结构：

- 商品的理解，基于先进的人工智能技术（AI），如自然语言处理、计算机视觉等，对商品的描述文本和图片进行特征抽取、标签预测等，充分对商品进行结构化信息提取
- 用户的理解，基于用户在电商平台上的浏览、点击、交易等行为日志数据，生成用户画像更好的表示和理解用户的偏好
- 商品召回，结合商品和用户的理解，通过多种召回方式来从海量商品库中快速提取出相关商品
- 商品排序，结合用户近期行为和商品特性，进行二次排序，最终按照得分来排序商品列表
- 推荐结果展示，通过响应式的前端界面来展示瀑布流样式的推荐结果

3. 贡献和效果

项目中整个系统的设计以及实现都由本人完成，目前项目已经上线 shopify app 市场，百万商家都可以免费试用，为店铺提供了相关商品推荐和猜你喜欢推荐功能，后续我会不断对推荐系统进行升级，为客户提供更多功能。

4. 难点和挑战

推荐系统搭建会面临一些挑战，下面将具体介绍下有哪些挑战以及是如何应对解决的：

- 推荐系统冷启动问题，当电商系统一开始构建时，由于没有用户行为数据并且商品数据没有很好的结构化，因此如何准确的为用户进行推荐就较为困难，这里我才用了先进的AI技术来对商品的文本和图片进行理解，进而基于内容理解完成商品推荐，很好的解决了商品推荐的冷启动问题