该项目主要为四川电信iptv推荐系统提供数据接口，由于iptv视频推荐算法种类繁杂，如果各个算法都对应一套数据接口就会导致维护工作量巨大，所以我们提供了统一的数据接口，由于四川电信iptv用户超过1500万，所以接口主要瓶颈是并发量，最终我们通过多节点，缓存，中间件等技术解决了性能问题，接口长时间稳定运行

该系统主要功能为提取文档中客户定制的关键数据，大多数情况下一个文档中关键数据只占文档的一小部分，如何发现并提取这些关键数据往往是业务中的一个瓶颈，该项目主要就是为了解决类似问题，步骤如下: 1. 由用户指定关键数据特征，并提供充足样本，我们根据这些样本和数据特征训练深度学习模型，该模型训练完毕后具有根据关键数据特征自主发掘关键数据的能力。 2. 提供文件上传窗口，支持上传常用文档格式如(word,excel,txt,pdf)等，并支持将上传文档转换成图片。 3. 对步骤2中获取的图片应用步骤1的模型，定位关键信息，并对关键信息自动截图。 4. 对关键信息图像应用ocr技术，提取其中的文字内容，并保存至es。 5. 支持关键信息全文检索

该项目主要为四川电信iptv视频推荐系统提供管理门户，主要为管理人员提供推荐算法配置，算法效果评估等模块，系统采用前后端分离模式开发，主要用到技术为java,spring,spring boot,spring security,mybatis,redis,echarts,vue等，该项目由本人独立负责开发，部署以及运维。