智能电商推荐系统
案例介绍
智能电商推荐系统
案例介绍
基于Kafka + PySpark + Flink + PyQt5构建端到端智能电商推荐系统，全链路覆盖实时数据采集、ETL清洗（缺失值填充、3σ异常过滤、时间特征工程）与RFM用户价值分层。核心采用ALS协同过滤结合Flink实时兴趣引擎（行为权重+指数时间衰减+滑动窗口），设计多路召回（ALS、实时兴趣、热门商品）与动态权重融合，并引入品类多样性控制与新品插入，实现兼顾精准度、实时性与多样性的混合推荐。独立开发A/B实验框架，基于一致性哈希流量分割，支持多实验并行及CTR、转化率、GMV等多指标统计，集成t检验、置信区间与多重检验校正，为算法迭代提供科学决策。同时搭建PyQt5监控面板，实时展示Kafka/Spark/Flink组件状态与推荐效果，实现系统全链路可观测、离线批训练与实时流计算双轨并行。
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