概述
01、实时推荐项目–短期向量召回(电商项目)
公司做电商项目，最近做了一个实时推荐的小项目，写出来分享一下。
简单需求描述：在用户点击商品的时候，可以根据用户的点击推荐类似商品提升转换(根据用户推荐商品)
1.基于用户行为推荐，这里的推荐是需要基于用户行为如点击、收藏、加购等，再根据点击的商品做类似推荐。
2.基于商品推荐，这里在用户加购的时候，推荐相似商品。
数据流向：前端页面用户点击某一个商品，产生点击日志；日志前端上报到kafka；flink消费对应的kafka数据获取到该用户点击商品的IC、title和商品类目，通过title和类目调用bert 返回标题向量；bert返回的向量结果去调milvus向量库，从milvus向量库返回用户的商品推荐列表，通过flink把返回的推荐列表刷新到redis中，通过查询redis数据获取用户推荐的九宫格。（如下图）
最后
以上就是可耐八宝粥为你收集整理的实时推荐项目的全部内容，希望文章能够帮你解决实时推荐项目所遇到的程序开发问题。
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