Erlang 语言 电商商品推荐系统实战

Erlang阿木 发布于 2025-06-20 5 次阅读


Erlang 语言电商商品推荐系统实战

随着互联网技术的飞速发展,电商行业已经成为我国经济的重要组成部分。在电商平台上,商品种类繁多,如何为用户提供个性化的商品推荐,提高用户满意度和购买转化率,成为电商企业关注的焦点。Erlang 语言作为一种高效、可靠的并发编程语言,在分布式系统中有着广泛的应用。本文将围绕 Erlang 语言,实战开发一个电商商品推荐系统。

Erlang 语言简介

Erlang 是一种适用于高并发、高可用性系统的编程语言,由 Ericsson 公司开发。它具有以下特点:

1. 并发性:Erlang 支持轻量级进程(process)和消息传递,使得并发编程变得简单。

2. 高可用性:Erlang 的进程可以独立于其他进程运行,即使某个进程崩溃,也不会影响整个系统的运行。

3. 分布式:Erlang 支持分布式计算,可以轻松构建分布式系统。

4. 高效性:Erlang 的虚拟机(VM)具有高效的内存管理和垃圾回收机制。

系统设计

系统架构

本系统采用 Erlang 语言开发,采用 C/S 架构,分为客户端和服务器端。客户端负责收集用户行为数据,服务器端负责处理推荐算法,并将推荐结果返回给客户端。

数据库设计

系统采用关系型数据库 MySQL 存储用户行为数据、商品信息和推荐结果。数据库表结构如下:

1. 用户表(user):存储用户信息,如用户ID、用户名、密码等。

2. 商品表(product):存储商品信息,如商品ID、商品名称、价格等。

3. 用户行为表(user_behavior):存储用户行为数据,如用户ID、商品ID、浏览时间、购买时间等。

4. 推荐结果表(recommendation):存储推荐结果,如用户ID、商品ID、推荐时间等。

推荐算法

本系统采用协同过滤算法进行商品推荐。协同过滤算法分为两种:基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。本文采用基于用户的协同过滤算法,其基本思想是:如果一个用户对某件商品的评价与另一个用户对同一商品的评价相似,那么这两个用户可能对其他商品的评价也相似。

系统流程

1. 客户端收集用户行为数据,如浏览、购买等,并存储到本地缓存。

2. 当用户请求推荐时,客户端将用户行为数据发送到服务器端。

3. 服务器端根据用户行为数据,利用协同过滤算法计算推荐结果。

4. 服务器端将推荐结果返回给客户端,客户端展示推荐结果。

实战代码

以下是一个简单的 Erlang 商品推荐系统示例代码:

erlang

%% 用户行为数据结构


-record(user_behavior, {


user_id,


product_id,


behavior_type,


behavior_time


}).

%% 用户行为表存储


user_behavior_store() ->


{ok, Pid} = ets:new(user_behavior_table, [set, named_table]),


Pid.

%% 添加用户行为数据


add_user_behavior(Pid, UserBehavior) ->


ets:insert(Pid, UserBehavior).

%% 获取用户行为数据


get_user_behavior(Pid, UserBehavior) ->


ets:lookup(Pid, UserBehavioruser_behavior.user_id).

%% 推荐算法


recommend_products(UserBehaviorList) ->


% 根据用户行为数据计算推荐结果


% 此处省略具体算法实现


RecommendedProducts = [product1, product2, product3],


{ok, RecommendedProducts}.

%% 主函数


main() ->


% 初始化用户行为表存储


Pid = user_behavior_store(),



% 添加用户行为数据


add_user_behavior(Pid, user_behavior{user_id = 1, product_id = 101, behavior_type = browse, behavior_time = {2021, 1, 1, 12, 0, 0}}),


add_user_behavior(Pid, user_behavior{user_id = 1, product_id = 102, behavior_type = purchase, behavior_time = {2021, 1, 1, 12, 10, 0}}),



% 获取用户行为数据


UserBehaviorList = get_user_behavior(Pid, user_behavior{user_id = 1}),



% 获取推荐结果


{ok, RecommendedProducts} = recommend_products(UserBehaviorList),



% 输出推荐结果


io:format("Recommended products: ~p~n", [RecommendedProducts]).

%% 运行主函数


main().

总结

本文以 Erlang 语言为基础,实战开发了一个电商商品推荐系统。通过协同过滤算法,实现了基于用户行为的商品推荐。在实际应用中,可以根据业务需求对系统进行扩展和优化,如引入更复杂的推荐算法、增加用户画像等功能。Erlang 语言在分布式系统和高并发场景下具有显著优势,为电商商品推荐系统提供了可靠的技术保障。