一、搜索用途通常一个电商平台里面的商品，少则几十万多则上千万甚至上亿的sku，在这么多的商品中，如何让用户可以快速查找到自己想要的商品，那么就需要用到搜索功能来实现。通过分析数据发现，接近40%的点击率是直接通过搜索来的。对于电商网站和平台来讲，一个好的搜索功能，能帮助用户精准快速的找到想买的商品，是提高转化率的重要因素。二、搜索原理及常用算法2.1搜索原理简介当用户输入关键词或者选择特定维度进行
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2023-07-31 11:22:14
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一、背景简介目前，很多B2C电商平台（包含APP），在客户通过导航栏或者搜索进行查找商品时，其中包含综合排序、销量排序、好评排序、价格排序，如果仅仅使用单一排序，比如：销量排序，则只能会出现马太效应，使得强者更强，弱者更弱，所以电商商品列表当中的综合排序，就会尤为重要，列表页默认排序：人工干预+算法推荐，今天我们主要讨论下其中的默认排序（即综合排序）的规则算法推荐的建立。二、排序依据排序以一个值作
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2023-08-15 16:08:27
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抖音的搜索流量最近我们研究了很多玩法，越早发现，就越容易蹭到流量。今天先不讲怎么样做搜索流量，给大家提供一个新思路，就是如何通过搜索流量来选爆款。 什么是抖音搜索电商？抖音的搜索电商其实就是依托于抖音小店而衍生出来的电商板块。咱们现在用抖音看视频，可能看着看着就会直接用抖音搜索自己心仪的商品了，然后就直接下单。抖音搜索电商怎么做？我们需要有一个抖音小店，然后入驻就可以。我们现在帮助粉丝免
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2023-09-01 23:25:28
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一 、淘宝搜索的一些特点淘宝有几十亿商品，挂靠在几千个叶子类目，上百个一级类目，十几个行业下面。如何能让用户找到符合意图的商品，是淘宝搜索需要解决的首要问题。淘宝搜索从大的架构或流程上来说，与传统的搜索引擎有不少相似的地方。包括对数据的整理、分析、索引产生索引库，如何根据用户输入的关键词在索引倒排表中进行检索，完成商品与检索之间的相关度评价，对将要输出的结果进行排序，并实现某种用户相关性反馈机制等
# 电商 Feed 推荐架构
随着电商行业的迅速发展，用户对个性化推荐的需求日益增加。成为一名优秀的电商平台必须具备良好的推荐系统。本文将探讨电商 Feed 推荐架构的基本组成，以及如何实现一个简单的推荐系统。
## 1. 概况
电商 Feed 推荐架构主要由以下几个部分构成：
- 数据采集
- 特征处理
- 模型训练
- 推荐生成
- 反馈与更新
推荐系统的目标是通过分析用户行为和商品
第1章 项目体系架构设计1.1 项目系统架构项目以推荐系统建设领域知名的经过修改过的中文亚马逊电商数据集作为依托，以某电商网站真实业务数据架构为基础，构建了符合教学体系的一体化的电商推荐系统，包含了离线推荐与实时推荐体系，综合利用了协同过滤算法以及基于内容的推荐方法来提供混合推荐。提供了从前端应用、后台服务、算法设计实现、平台部署等多方位的闭环的业务实现。电商推荐系统架构图架构图代码，使...
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2021-09-16 09:42:12
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文章目录一、 总体设计基础层平台层二、 概念定义Item-sku前后端商品关联关系商品快照商品打标类目属性三、技术设计关系图商品关键字段介绍商品历史表Item_history设计商品快照设计商品打标设计商品扩展字段设计商品销量统计&排序商品类目设计商品搜索设计四、 总结 一、 总体设计为什么采用中台架构前几篇已经说明了，这里就介绍一下基础层和平台层的功能。基础层发布、编辑、上架、下架这些
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2023-09-07 19:03:59
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很多电商做的设计都会做商品搜索功能流程和逻辑图1，分词 http://www.phpbone.com/phpanalysis/可以使用这个php分词插件，但是词典需要更新，因为商品搜索词在根据时代变迁可以将一个没有搜索结果的词，进入特殊处理的，人工校验之后，作为新词加入还有就是使用第三方根据类似xunsearch等。2，商品的分类，商品tag标签，基础属性（比如男，女，年龄等需要你去前期
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2023-08-09 16:49:22
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电商搜索引擎的特点 众所周知，标准的搜索引擎主要分成三个大的部分，第一步是爬虫系统，第二步是数据分析，第三步才是检索结果。首先，电商的搜索引擎并没有爬虫系统，因为所有的数据都是结构化的，一般都是微软的数据库或者Oracle的数据库，所以不用像百度一样用“爬虫”去不断去别的网站找内容，当然，电商其实也有自己的“爬虫”系统，一般都是抓取友商的价格，再对自己进行调整。 第二点，就是电商搜索引擎的过滤功
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2023-09-21 08:25:40
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什么是智能感知搜索？定义一下智能感知搜索有什么特点？应用场景 定义一下智能感知搜索是一种面向政企机构内部数据进行智能化搜索的产品和云服务，可用于帮助政府、企业、机构、网站、APP实现强大的智能感知搜索功能。智能感知搜索有什么特点？搜索精准，搜索结果排序合理，只要有就能找得到灵活配置，可以针对文章标题、正文、作者、时间、栏目、摘要等等一切字段进行搜索，各字段可以设置不同的搜索权重自动标签分类功能，
电商搜索推荐业务必备词汇表本篇文章搜集了一波电商中搜索推荐业务相关的一些核心词汇
原创
2021-07-09 15:06:15
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应用微服务构建电商平台，用户在业务入口提交订单请求 ，请求进入订单平台处理并落地入库，然后发送创建消息给下游服务，MQ服务将创建通知发送至物流平台处理（每层服务链路都是如此流程），物流通过MQ进入调度平台将订单创建消息经调度平台发送至物流第三方进行派单（调度平台处理入库），再将第三方返回的派单消息通过MQ返回到物流平台组成完整的物流
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2023-07-11 21:16:31
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一、 电商推荐算法简述目前比较多的电商模式为B2B，B2C，O2O，在本文介绍和需要举例说明的地方B2B电商模式为主。电商推荐根据推荐内容不同分为物品推荐、商家推荐；流行的推荐应用主要有三个方面：1）针对用户的浏览、搜索等行为所做的相关推荐；2）根据购物车或物品收藏所做的相似物品推荐；3）根据历史会员购买行为记录，利用推荐机制做邮件推送或会员营销。其中推荐算法主要分为以下几个类： 1、基
1、搜索技术简介结构化数据检索----可以使用SQL的模糊查询 like 关键字 查询需要在多个字段中进行 使用 like 关键字也不方便 like 关键字的效率极低 like 关键字不能对查询得到的多个结果进行较好的排序全文检索 全文搜索是用于搜索非结构化数据的一种搜索技术，比如通过关键字搜索多个word文件内容中哪些文件包含这个关键字，搜索多个邮件内容中哪些邮件包含这个关键字等等 全文搜索有两
互联网时代电商平台的兴起，改变了零售行业的状况。拓宽了人们的购物渠道。对于电子商务信息系统最核心的能力便是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台还是在电商平台上销售产品的卖家，都需要掌握大数据分析的能力。因此构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提。下面我将展开说明电商数据分析的指标体系。电商数据分析的指标体系电商数据分析指标体系分为八大类指标，
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2023-09-25 19:23:29
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【搜索电商】需求>联结>信任淘宝、天猫、京东这些是属于什么电商？答：这些都是属于搜索电商。某宝，某东等用户有需求，才能产生主动寻找商品的触点，由第三方担保，产生信任。试想一下，我们一般在淘宝、天猫、京东这些电商平台上购物，是不是已经有了需要购买某种产品的明确需求了，然后再去这些电商平台上进行搜索自己需要的商品，搜索到了之后，看一下哪个卖家的店铺更值得信任，最后在感觉合适的店铺买下了自己
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2023-09-29 11:15:40
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本文来自于前当当网高级架构师吴英昊在OneAPM 技术公开课的演讲整理。吴英昊对电商搜索引擎的架构进行了深入分享，就电商搜索引擎的特点进行了解析，分享了电商搜索引擎的架构、数据更新、故障恢复等多个方面的内容。作者：吴英昊首先，我想说的是电商搜索引擎和普通的搜索引擎有很大的差别，因为电商搜索引擎主要是解决用户要“买什么”，而通用搜索引擎主要是解决用户“搜什么”。比如同样搜索一个词“百年孤独”，电商的
产品经理需要了解的推荐算法之——热度推荐原理和实施#今日头条的走红带动了“个性化推荐”的概念，自此之后，内容型的产品，个性化算法就逐渐从卖点变为标配。伴随着“机器学习”，“大数据”之类的热词和概念，产品的档次瞬间提高了很多。而各种推荐算法绝不仅仅是研发自己的任务，作为产品经理，必须深入到算法内部，参与算法的设计，以及结合内容对算法不断“调教”，才能让产品的推荐算法不断完善，最终与自己的内容双剑合璧
01概述搜索引擎(search engine)是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序搜集互联网上的信息，在对信息进行组织和处理后，为用户提供检索服务的系统。数据其实就是一块的砖头，当用户需要的时候我们搜索过来搬我们的宗旨就是在最段的时间内，让用户找到他们最想要的东西。电商系统为什么需要搜索引擎电商系统的商品数量『庞大』，搜索页的pv高。某宝2013年有7亿线上商品， List的pv 7亿+相当与
电商整体架构从组织架构到技术架构，当前各大电商系统基本趋于中台化。中台在2015由阿里提出，其实是一种企业架构而不是单纯的技术层面， 目前几乎各大电商都进行着中台化的建设。中台就是对 ”共享“ 理念系统化的归纳和总结。重复功能建设和维护带来的重复投资烟囱式建设造成系统壁垒，数据孤岛业务沉淀促进可持续发展大中台小前台快速响应市场的需要 上层业务：大中台，小前台，电商中直面用户的B2B,B2C等各个业
原创
2022-03-21 21:02:11
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