本系统是为在线教育平台量身定制的智能内容推荐后端服务。其核心目标是根据用户的学习行为、兴趣偏好和历史数据,运用算法模型为用户提供个性化、精准的课程、视频和学习资料推荐。这不仅能够显著提升用户的学习效率和体验,也为平台提供了强大的数据驱动型运营能力。
核心功能
数据采集: 实时收集用户的浏览、搜索、购买、学习时长等行为数据。
数据处理与存储: 对原始数据进行清洗、整合和结构化,存入数据库以备算法模型使用。
推荐算法服务: 部署和运行多种推荐算法,根据不同场景生成推荐列表。
推荐结果生成: 根据算法模型计算出的结果,生成个性化的课程、资料或活动推荐列表。
推荐位管理: 提供灵活的后台配置,控制不同页面(如首页、课程详情页)的推荐内容和展示逻辑。
技术架构
后端语言: Go
数据库: MySQL、Redis、Es
API: RESTful API
消息队列: 用于异步处理数据采集和推荐任务。
系统优势**
个性化体验: 深入分析用户行为,提供高度个性化的内容,提升用户粘性。
实时性: 实时处理用户行为数据,推荐结果即时更新,确保推荐的有效性。
高可扩展性: 灵活的架构设计支持快速迭代和部署新的推荐算法。
数据驱动: 通过AB测试等方法持续优化推荐策略,实现业务增长。