项目描述:公司专注提供以品牌电子商务为核心的一站式商业解决方案,涉及店铺运营、数字营销、IT 解决方案、仓储配送、客户服务等 5 大内容。多年来,沉淀海量数据,SEMA 项目由此诞生,适用于商品推荐各个场景,提供猜你喜欢、相关推荐等接口,提升用户的转化率。责任描述:负责项目商品推荐应用端所有项目功能开发。项目成果:提升租户转化率 10%到 200%重难点:1、MySQL 单表千万级别 SQL 的增、删、查优化;2、使用 Redis 的 bitmap 存储用户的行为,进行特征计算;使用分布式锁控制并发计算;3、使用 Alibaba 的 ADB PG 向量查询引擎取商品向量的 TopN。我开发的应用:商品推荐应用:实现猜你喜欢、相关推荐等基础服务接口及相关系统配置接口;Flink 实时特征计算应用:实现实时兜底逻辑数据、频控数据及首版实时商品特征生成;Java 版实时特征应用:实现接入埋点数据,生成商品及用户的实时特征;商品推荐(实时链路)应用:实现实时链路商品推荐业务逻辑;ADS 应用:用户沉淀 Ads 数据;DS ETL 应用:使用 Hive、Scoop 实现部分的数据清洗和同步。声明:本文仅代表作者观点,不代表本站立场。如果侵犯到您的合法权益,请联系我们删除侵权资源!如果遇到资源链接失效,请您通过评论或工单的方式通知管理员。未经允许,不得转载,本站所有资源文章禁止商业使用运营!

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