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电商推荐系统中查询优化研究

Research on query optimization in E-commerce recommendation system

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【作者】 张玉莹宁士勇

【Author】 ZHANG Yu-ying;NING Shi-yong;School of Computer and Information Engineering,Harbin University of Commerce;

【机构】 哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院

【摘要】 分析了电商推荐系统实现过程中的瓶颈问题,对比目前经常采用的查询优化技术,通过结合SSM+Duboox框架,尝试采用数据缓存、分面查询和Solr搜素等方法来进行查询优化,提升查询速度;对电商推荐系统进行业务逻辑分析,设计出三级商品分类列表查询功能,方便用户查询,提高了推荐的精准度.

【Abstract】 This paper analyzed the bottleneck problem in the implementation process of e-commerce recommendation system. Compared with the query optimization technology that was often used at present,this paper used the data cache,face-to-face query and Solr search method to query by SSM + Duboox framework. Optimization to improve query speed; this paper analyzed the business logic of the E-commerce recommendation system,and designed a three-level commodity classification list query function,which was convenient for users to query and improve the accuracy of recommendation.

  • 【文献出处】 哈尔滨商业大学学报(自然科学版) ,Journal of Harbin University of Commerce(Natural Sciences Edition) , 编辑部邮箱 ,2019年02期
  • 【分类号】TP391.3
  • 【被引频次】2
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