电商平台
案例介绍
电商平台
案例介绍
我开发的电商平台采用React.js（Next.js SSR）和TypeScript构建高性能前端，结合Ant Design实现响应式UI，并通过Taro框架同步输出微信小程序版本；后端基于Node.js（NestJS）微服务架构与Python（FastAPI）算法服务，使用PostgreSQL处理事务数据、Redis实现缓存与分布式锁、Elasticsearch支持商品搜索，通过RabbitMQ异步队列保障高并发场景下的订单与库存一致性；系统部署在AWS云环境，采用Docker+Kubernetes实现弹性伸缩，并通过Prometheus+Grafana进行实时监控。在推荐算法方面，平台融合协同过滤（加入时间衰减因子的改进余弦相似度）与内容特征推荐（TF-IDF关键词+人工标签），通过Flink实时更新用户行为模型，并采用加权混合策略（60%协同过滤+30%内容特征+10%热度）生成个性化推荐；针对冷启动问题，设计新用户热门商品推荐与新商品品类匹配机制，同时实验性接入Wide & Deep深度学习模型提升Embedding效果。该推荐系统在首页feed流、"猜你喜欢"等场景中实现点击率提升35%和GMV增长22%，支持AB测试动态调优，并计划引入强化学习进一步优化长期用户价值。
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