摘要 现在的营销活动，用一张简单的图片去吸引消费者已经远远不够，必须要有能给消费者带来视觉冲击的东西，或者在动画过程中提供更好的引导部分。...手淘的前端团队经历了从Gif、视频到CSS Animation的从0-1的过程，并致力于研究的数据化驱动的动效。大漠将为我们带来在手淘互动动效上的探索分享。 ?...视频现在也是一种传替交互的表现形式，如果加上一些其它的技术手段上去，能表现出来的就不止是我们看到的视频那样。...我们目前尝试在手淘互动里加一些简单的游戏，这些游戏就是利用前端的代码加一些创意，把用户吸引到互动的活动里来，让用户在这里驻留的时间更久。或者通过这些小游戏给用户带来一定的收益。...扩展动画 互动常见的动画类型 CSS在手淘上实现的动效性质都是相同的，我们把它定义为精灵动画和路径动画。经过一年我们发现这两种动画是我们业务中最常见的动画效果，于是就对它们进行了封装。
分享之前爬虫爬到的1000万条淘宝商品信息。平衡涵盖各种分类，包括商品名、卖家id、地区、价格等信息，json格式。 说太多也没用，还是直接看代码吧！
小型电商网站的商品详情页的页面静态化架构以及其缺陷 小型电商网站，一般使用页面静态化的方案，提前将数据渲染到模板中。...问题：每次模板变更，模板对应的所有数据需要全部重新渲染 大型电商网站的异步多级缓存构建 + nginx 数据本地化动态渲染的架构 用户访问 nginx会先从 nginx 的本地缓存获取数据渲染后返回...，没有业务逻辑和网络请求的开销。...如果HTML模板变了,不用全量重新渲染，直接替换Nginx服务的HTML模板 本地缓存有大小、时间期限。...nginx 本地缓存失效/不存在会从 redis 中获取数据并缓存，redis 中的数据失效/不存在会从缓存数据生产服务中获取数据并缓存上 缓存数据生产服务通过队列监听数据修改等事件，让缓存数据及时更新
本次分享将从设计原则与整体架构、基础算法和上层应用三个部分来介绍手淘视频业务在客户端上实时视觉算法领域的探索。 1....设计原则与整体架构 1.1 手淘多媒体算法整体链路 手淘多媒体算法分为视频生产和用户消费两部分，上图左半部环更多是由广告和搜索团队进行收集，算法团队主要负责右半部环中视频智能生产、内容感知及内容理解部分...1.2 手淘多媒体算法面临的挑战 手淘多媒体算法目前面临业务、技术和业界进展变化（环境）三方面的挑战，应对这些挑战手淘分别在效率、体验和成本三个方面做出控制和改变。...1.4.1 PixelAI的数据体系 由于手淘的业务域是以直播和短视频为主，手淘基于业务域构建了以人体为中心，手势领域、人脸领域、人体姿态和人形分割四个分类的数据体系。 2....目前淘宝上有几百亿的存量数据，其中大部分商品信息都是由单目设备拍摄，如何恢复图像的深度信息也是手淘团队一直在关注的方向。
“微店铺”体现在推荐商品的详情页里。 点进某一个商品，页面右侧新增了一个可上下滑动的展示栏。 展示栏里是和主浏览商品差不多的宝贝。...有的是同店热销、有的是全网相似好物、还有根据用户个人喜好给出的推荐商品。 浅刷了一下，分栏里可装下多至二十几个商品页面。 想看其他商品，点一下对应的小框，左侧商品详情页会快速切换。...而且在点击侧栏的商品后，它还会自动上移一格，想再看下面的商品，手指位置都不用动，接着戳就好了。 相对应的，通过左侧商品详情页，也能控制右侧推荐栏。...背后的3项专利分别是： 《一种电商新型微店铺的商业模式》 《一种电商新型快速浏览和比价的交互发明》 《一种电商商品详情页多容器的技术发明》 第一个专利，是电商平台让单品和店铺之间打通更彻底，从一个产品详情页...淘特通过取消首坑竞价、零广告招租的方式，向商家们发出邀请：只要商品够好、价格优势高，申请后就有机会获得“比价王者”的标签。 背后原理还是基于大数据和推荐算法。
商品详情页发展史 下图展示了我们的架构历史,本文将重点介绍架构3.0。（微信后台回复“历史”了解更多架构版本资讯） ?...前端展示分为2 部分：商品详情页和商品介绍，使用Nginx+Lua 技术获取数据并渲染模板输出。...商品维度其他信息（异步加载），价格、促销、配送至、广告词、推荐配件、最佳组合等。 这些数据有很多部门在维护，只能异步加载。...而前端展示系统分离为商品详情页和商品介绍，可以减少相互影响；目前商品介绍系统还提供其他的一些服务，比如全站异步页脚服务。我们后端还是一个任务系统。 ? 4 ....动态化 我们整个页面是动态化渲染，输出的数据获取动态化，商品详情页：按维度获取数据，商品基本数据、其他数据（分类、商家信息等）；而且可以根据数据属性，按需做逻辑，比如虚拟商品需要自己定制的详情页，那么我们就可以跳转走
我这里举两个例子: 秒杀 秒杀是一个典型的低频突发流量的场景，参加秒杀的商品的数量一般不会很多，但是在秒杀开始的时候，尤其是对爆款商品来说(比如新发布的苹果手机)，会有一个很明显的突发流量 商品详情页...商品详情页毫无疑问是电商场景中并发量最大的业务，- -笔成功达成的订单背后，可能会调用几十次商品详情页接口(同学们买东西都要货比三家么不是) 我在做具体规划的时候，会尽量把压力模型拆解为三个维度 1)高频高并发场景比如商品详情页...它发生的频率比较低，而且也不会造成很高的并发量。 通常我们建议将高频高并发的场景隔离出来，单独作为一个微服务模块，典型的就是商品详情页的后台服务。...按照我们平时买买买的剁手经验，可以识别出很多核心主链路，比如商品搜索->商品详情页->购物车模块->订单结算->支付业务，这是就是一条最简单的主链路。...电商领域也是一样的，我们通过手淘app买买买(前台业务场景)，商家通过后台的业务系统管理商品信息(后台业务场景)。
项目简介该项目是基于python的web类库django开发的一套web网站，二手商品交易平台，给师弟开发的课程作业。大家在学习过程中，遇到问题可以github咨询作者。...auto_now_add=True, null=True) expire = models.IntegerField(default=1)开发步骤：业务编写本项目一共分为3个页面，分别是列表页、详情页...IndexView， 开始编写IndexView的代码。...'-timestamp') else: return Product.objects.filter(status=0).order_by('-timestamp')详情页我们再来开发详情页...，从urls.py中看到，详情页是由DetailView来实现的，我们来窥探它的全貌：class DetailView(generic.DetailView): model = Product
商品详情页涉及的服务 对于商品详情页涉及了如下主要服务： 商品详情页HTML页面渲染 价格服务 促销服务 库存状态/配送至服务 广告词服务 预售/秒杀服务 评价服务 试用服务 推荐服务...商品介绍服务 各品类相关的一些特殊服务 对于详情页我们采用了KV结构存储，但它是长尾，即数据是离散数据。...最早期的时候，我们商品详情页采用.NET技术，但是随着商品数量增加，而且随着商品数据库结构设计复杂性的变化，后来我们就生成了静态页，通过JAVA生成页面的片段，像商品介绍等等，都是通过一个一个片段输送出去的...比如展示商品详情页时，读取商品信息、商品相关信息：分类，商家，品牌等等信息然后渲染页面即可；而商品介绍读出来吐出去就可以了。...商品详情页统一服务系统的建立 商品详情页上异步加载的服务非常多，因此我们做了一套统一服务系统。为什么做这个系统？我们的目标就是所有在页面中接入的请求或者接入的服务，都必须经过我们这个系统。
数据存储在Hbase的user表 产品画像记录 -> 实现基于标签的推荐逻辑 用两个维度记录产品画像,一个是喜爱该产品的年龄段,另一个是性别 数据存储在Hbase的prod表 事实热度榜 -> 实现基于热度的推荐逻辑...数据按时间窗口统计数据大屏需要的数据,返回前段展示 数据存储在Hbase的con表 b. web模块 前台用户界面 该页面返回给用户推荐的产品list 后台监控页面 该页面返回给管理员指标监控 2.推荐引擎逻辑说明...2.1 基于热度的推荐逻辑 现阶段推荐逻辑图 ?...根据用户特征，重新排序热度榜，之后根据两种推荐算法计算得到的产品相关度评分，为每个热度榜中的产品推荐几个关联的产品 2.2 基于产品画像的产品相似度计算方法 基于产品画像的推荐逻辑依赖于产品画像和热度榜两个维度...在已经有产品画像的基础上,计算item与item之间的关联系,通过余弦相似度来计算两两之间的评分,最后在已有物品选中的情况下推荐关联性更高的产品.
只需做几个简单的选择题，它就能理清、抓住你的真实需求，在茫茫商品中，给你推荐最合适的那几款。 每款推荐商品还包含了详细的推荐理由和价格，你也可以对推荐的商品列表进行评估，提供反馈意见。。...「值得买购物攻略」提供了更丰富的商品文章分类、更详尽实用的选购指南、购物攻略、商品评测、使用教程。 每一篇图文都是由原创作者精心收集、整理，以及亲身试用体验商品后做的推荐。...除了一般的商品分类，这款小程序还包含了各国海淘攻略，从零开始教各位女王们远洋买到心仪的商品。 除此之外，文内还附有推荐的商品链接，遇上喜欢的，还可以直达购物平台立马下单。...这款小程序设计简洁，看中合适的商店，可直接在商品详情页购买，也可以进入「订单」查看物流状态。 小程序虽小，但一样也能完成购物噢。 4....据说，「Coolbuy 玩物志」现在还有令人惊喜的女神专属折扣，不要错过了哦。 至此，我已经用尽全力帮你们到这了，请保护好你们的钱包。剁手要理性，不要太疯狂。
上一篇文章《wide&deep 在贝壳推荐场景的实践[1]》中，我们介绍了贝壳首页推荐展位使用的 Wide & Deep 模型，本文向大家介绍贝壳房源详情页推荐展位使用的 DeepFM 模型。...---- DeepFM 在贝壳房源详情页推荐展位的实践应用 背景介绍 我们将 DeepFM 应用在了贝壳找房 APP 中房源详情介绍页的推荐展位上，见图-4（a）: ?...图-4 详情页推荐位介绍 这个推荐场景最显著的特点是有很强的上下文约束。...但在详情页推荐场景下，上下文约束很强，需要大量上下文交叉特征，因此，我们采用了 DeepFM，借助 FM 的上下文特征自动交叉减轻我们在特征工程方面的工作。...特征工程 特征选择 我们分析了我们的场景，详情页推荐的一个基本假设是：用户对详情页的房源感兴趣，推荐相似的房源用户也感兴趣。
商品详情页的系统架构 => 缓存架构 => 高并发 => 高可用 电商网站里，大概可以说分成两种 小型电商 简单的一种架构方案，页面静态化的方案 大型电商 复杂的一套架构，大电商，国内排名前几的电商...，用得应该咱们这里讲解的这套大型的详情页架构 页面静态化，全量的页面静态化 商品名称：#{productName} 商品价格：#{... 商品名称：#{productName} 商品价格：#{productPrice} 商品描述：#{productDesc} ...> 商品名称：iphon7 plus（玫瑰） 商品价格：5299.50 商品描述：这是最好的手机，大降价了 </body...，直接走html 页面太多，上亿，一个模板修改了，重新渲染一亿的商品，靠谱，几天 参考 （第二版）亿级流量电商详情页系统实战-缓存架构+高可用服务架构+微服务架构
# 淘宝探索人货场新形式的发展历程 手淘一直在做商品的展示，这几年，手淘商品展示模式一直在变化。1998年做文本，2005年进入图文时代，2017年进入淘宝直播时代。...发展到今天，手淘新的业务增长点在哪里？这里会涉及到以下几件事：首先电商的表现形式也在不断发展变化。...基于以上几个方面，手淘下一步要做以下几个方向：升级传统RGB直播的形式，从2.5D到3D再到AR形式做升级；手淘会探索内容业务的的增长点，从原来商品介绍转至对内容的介绍。...商品可以春夏秋冬卖一年，内容也会有热点信息，以及海量信息该如何进行快速处理？三是手淘商品有完整的结构化信息供运营，视频内容的raw data信息如何进行精细化运营？...5.1 训练体系 讲训练体系的原因是在做标签、内容时，如果类别上到千万级别，会遇到长尾问题，解决现有数据问题时会遇到小样本问题。举个例子，手淘中最不缺的是商品样本；逛逛是做内容的，不一定是商品。
如今，从用户打开手机淘宝客户端（简称“手淘”）或是手机天猫客户端（简称“猫客”）的那一刻起，个性化推荐技术就已经启动，为你我带来一场个性化的购物之旅。...个性化推荐算法也因此被快速地应用到“发现好店”、“爱逛街”、“猜你喜欢”及购物链路等手淘的各个主要场景中。...其中，手淘底部的“猜你喜欢”商品瀑布流推荐是亿万用户每天登录手淘后必逛的场景，为人们搜寻和发掘自己喜好的商品提供了便捷的渠道。“猜你喜欢”也一举成为中国电商中最大的推荐产品。 ?...从数据流通链路来看（比如下图所示的手淘场景数据流通图），我们可以很自然地将全链路多场景的推荐任务理解为推荐系统面向用户的连续决策过程。...深度强化学习已经在人工智能领域掀起了新的浪潮，这一技术必将成为个性化推荐智能化的最强武器。 ? 手淘场景数据流通图 总结 个性化推荐所取得的成就是一个“意料之外却情理之中”的结果。
△阿里巴巴集团副总裁、双11技术总指挥、淘系产品技术&平台业务负责人 汤兴（平畴） 汤兴举了这样一个例子：当你想买一个手机壳的时候，简单的搜索和现有的推荐算法其实是解决不了问题的。...也就是说，直播电商本质上还是电商，拼的还是整个供应链体系。 因此，淘系也在重点建设针对主播的商品供应体系。...比如利用智能化的推荐算法，来帮助主播挑选适合其调性的商品，完成主播和商家、主播和商品以及用户和主播之间，更多维度的匹配。...而针对消费者“逛”的需求，在方才提及的直播体验之外，手机淘宝上线了全新首页：取消焦点图，上提信息流，还添加了微详情页，营造更舒适的“闲逛”体验。...而效果，也可以直接从数据上体现：改版之后，用户停留时长提高了20%，商品IPV（商品详情页的点击次数）、点击率也提高了20%。 淘宝往何处去？
商城的分类查询设计 商城的分类查询主要用于展示一个一级分类列表，通过一级分类列表提供的分类ID(作为参数），跳转到商品控制器中进行商品查询。 分类查询主要是通过分类列表进行跳转的。...商品详情页设计 首先通过控制器调用商品服务接口GoodsRestService的 findByld获取数据，然后返回一个页面视图设计“show.html”，其中，控制器的实现代码如下所示: @RestController...buyNowBtn" th:href=" ' /order/accounts/'+${goods.id}" class="btn red">立即购买 详情页显示了商品的详细信息...商品详情页设计完成之后，显示效果如图9-3所示。...本文给大家讲解的内容SpringCloud微服务架构实战：商城的分类查询设计、商品详情页设计、用户下单功能实现 下篇文章给大家讲解的是SpringCloud微服务架构实战：商城的用户登录与账户切换设计、
前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理。 最近发现了一个不错的数据网站，叫“淘数据”。...项目目标 爬取淘宝假发专业数据，假发是我当时随便选的，再想选别的，要收费了 ? 可能是命运的安排吧，知道程序员需要什么 ?...，找数据所在的标签 ?...'销售量': li['offer30'], '销售金额': li['price30'], '淘宝地址': tb_url, } 保存数据 f = open('淘数据...完整代码 import requests import csv f = open('淘数据.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', newline='') csv_writer
市面上大多数带货直播系统源码的商品介绍详情页，都是仿照淘宝的商品详情页的制作的，那么这个模块是如何通过代码建立起来的呢？下面小编将会通过代码来描述其实现过程。 1....实现滑动控制到导航栏的显示和隐藏 mScrollView.setOnScrollChangeListener(new View.OnScrollChangeListener() { @Override...实现点击导航栏切换到对应的模块 private void checkDffect(int item) { //item 0,1,2,3 分别对应的4个模块 if(mCurrentItem==item)...if(isUp&&Math.abs((dy-mBottom))<30){//当向上滑到view的底部的时候,也应该切换到对应的栏目 return true; } } lastScroolDy...=dy; //记录上一次滑动的值 return false; } 以上就是带货直播系统源码中，商品介绍详情页是被如何搭建起来的。
在真实的推荐系统中，由于各种各样的原因，往往会造成各种各样的偏差问题。这些客观或者主观原因造成的偏差对推荐展示效果及推荐系统的生态发展都会造成负面的影响。...下面对造成推荐偏差的原因、推荐系统中常见偏差及消偏策略进行介绍。 01 推荐偏差的缘由 推荐算法的出发点基本都致力于更好地拟合用户行为数据。...(2)推荐策略带来的偏差：如数据分布不均匀造成的推荐结果有偏，或者热门推荐带来的长尾物品曝光不足和马太效应等。...造成曝光偏差的原因主要有:(a)当前曝光的物品会受之前推荐结果的影响;(b)用户的搜索等主动行为对推荐结果的影响; (c)用户自身的属性，如地理位置、社交关系、所属群体等，对推荐曝光的影响;(d)物品的流行度导致的曝光偏差...结果偏差是指推荐结果中隐含的偏差，最常见的结果偏差就是流行性偏差和推荐系统不公平性造成的偏差。
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