E-Commerce Recommendation Template 技术文档

1. 安装指南

环境要求

• 确保已安装 Java 8 或更高版本。
• 确保已安装 Apache PredictionIO 0.14.0 或更高版本。
• 确保已安装 Python 2.7 或 3.x。

安装步骤

1. 安装 Apache PredictionIO：

   • 按照官方文档安装 PredictionIO。
   • 确保 PredictionIO 服务正常运行。

2. 下载项目模板：

   • 从 GitHub 下载 E-Commerce Recommendation Template 项目。
   • 解压下载的文件到本地目录。

3. 配置项目：

   • 进入项目目录，编辑 engine.json 文件，配置相关参数。
   • 确保 build.sbt 文件中的依赖项与 PredictionIO 版本匹配。

4. 构建项目：

   • 在项目根目录下运行以下命令：

     sbt compile
     

   • 构建成功后，运行以下命令生成可执行文件：

     sbt package
     

2. 项目的使用说明

数据导入

• 使用以下命令导入示例数据：

  python data/import_eventserver.py --access_key <your_access_key>
  

查询推荐

• 使用以下命令进行推荐查询：

  curl -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "user" : "u1",
    "num" : 10
  }' \
  http://localhost:8000/queries.json \
  -w %{time_connect}:%{time_starttransfer}:%{time_total}
  

处理新用户

• 对于新用户，首先进行推荐查询，然后导入用户的浏览事件，再次查询以获取更准确的推荐。

处理不可用商品

• 设置不可用商品列表，确保推荐结果中不包含这些商品。

3. 项目API使用文档

查询API

• 请求URL：http://localhost:8000/queries.json
• 请求方法：POST
• 请求参数：
  • user：用户ID
  • num：推荐数量
  • categories：可选，指定类别
  • whiteList：可选，白名单商品
  • blackList：可选，黑名单商品

事件API

• 请求URL：http://localhost:7070/events.json
• 请求方法：POST
• 请求参数：
  • event：事件类型（如 view）
  • entityType：实体类型（如 user）
  • entityId：实体ID
  • targetEntityType：目标实体类型（如 item）
  • targetEntityId：目标实体ID
  • eventTime：事件时间

4. 项目安装方式

手动安装

• 下载项目源码并解压。
• 配置 engine.json 和 build.sbt 文件。
• 使用 sbt 命令编译和打包项目。

自动化安装

• 使用脚本自动化安装 PredictionIO 和项目模板。
• 运行脚本后，项目将自动配置并启动。

通过以上步骤，您可以顺利安装并使用 E-Commerce Recommendation Template 项目，进行电商推荐系统的开发与部署。