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| 电商推荐系统中查询优化研究 | |
| 引用本文： | 张玉莹,宁士勇.电商推荐系统中查询优化研究[J].哈尔滨商业大学学报(自然科学版),2019,35(2). |
| 作者姓名： | 张玉莹 宁士勇 |
| 作者单位： | 哈尔滨商业大学 计算机与信息工程学院,哈尔滨,150028;哈尔滨商业大学 计算机与信息工程学院,哈尔滨,150028 |
| 摘 要： | 分析了电商推荐系统实现过程中的瓶颈问题,对比目前经常采用的查询优化技术,通过结合SSM+Duboox框架,尝试采用数据缓存、分面查询和Solr搜素等方法来进行查询优化,提升查询速度;对电商推荐系统进行业务逻辑分析,设计出三级商品分类列表查询功能,方便用户查询,提高了推荐的精准度. |
| 关 键 词： | 电子商务 查询优化 分面搜索 缓存 SSM框架 Solr搜索技术 |
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