在线购物系统的设计与实现
这是一篇关于在线购物,分布式缓存,缓存架构的论文, 主要内容为随着互联网的大规模普及以及近年来中国政府大力推广“互联网+”理念,电子商务逐渐进入了人们的视野,并迅速发展,成为人们生活中不可或缺的一部分,随之而来的性能问题却阻碍着电商的发展。为了方便人们购物以及提高应用系统性能,开发设计出一个既能拥有电商网站的基本功能又能支撑更多吞吐量的在线购物系统具有重要的实践意义和应用价值。在线购物系统使用B/S架构和经典的MVC模型设计,这样使得代码各部分分层清晰、解耦性强。系统采用Spring Boot快速搭建Maven项目并整合Spring MVC和My Batis框架技术,项目搭建快速,简化配置,并对项目使用的jar包进行统一管理,提高开发效率;使用Nginx、Redis和Eh Cache技术,搭建系统的缓存架构,Nginx负责流量分发,并提供热点缓存,使用Redis技术搭建集群组成分布式缓存,提高系统的吞吐量和响应速度;并使用Storm技术对商品访问频率进行实时计算,更快响应热点商品。通过使用功能模块图、时序图以及类图展示系统各个功能模块的详细设计过程,并用E-R图展示各实体之间的关系以及属性,使用流程图效果图展示系统功能模块实现的效果。为了更合理降低系统开销,针对商品的不同特征进行维度划分,对时效性不高的数据采用消息中间件异步更新处理,对于时效性比较高的数据,采用数据库缓存双写的方式更新。在线购物系统降低了人力维护成本,提高了商品交易和维护的效率,而且使用分布式技术,提升了系统的吞吐量。目前系统正常运行,即使在高峰期也能正常处理各种请求,快速响应给用户。
在线购物系统的设计与实现
这是一篇关于在线购物,分布式缓存,缓存架构的论文, 主要内容为随着互联网的大规模普及以及近年来中国政府大力推广“互联网+”理念,电子商务逐渐进入了人们的视野,并迅速发展,成为人们生活中不可或缺的一部分,随之而来的性能问题却阻碍着电商的发展。为了方便人们购物以及提高应用系统性能,开发设计出一个既能拥有电商网站的基本功能又能支撑更多吞吐量的在线购物系统具有重要的实践意义和应用价值。在线购物系统使用B/S架构和经典的MVC模型设计,这样使得代码各部分分层清晰、解耦性强。系统采用Spring Boot快速搭建Maven项目并整合Spring MVC和My Batis框架技术,项目搭建快速,简化配置,并对项目使用的jar包进行统一管理,提高开发效率;使用Nginx、Redis和Eh Cache技术,搭建系统的缓存架构,Nginx负责流量分发,并提供热点缓存,使用Redis技术搭建集群组成分布式缓存,提高系统的吞吐量和响应速度;并使用Storm技术对商品访问频率进行实时计算,更快响应热点商品。通过使用功能模块图、时序图以及类图展示系统各个功能模块的详细设计过程,并用E-R图展示各实体之间的关系以及属性,使用流程图效果图展示系统功能模块实现的效果。为了更合理降低系统开销,针对商品的不同特征进行维度划分,对时效性不高的数据采用消息中间件异步更新处理,对于时效性比较高的数据,采用数据库缓存双写的方式更新。在线购物系统降低了人力维护成本,提高了商品交易和维护的效率,而且使用分布式技术,提升了系统的吞吐量。目前系统正常运行,即使在高峰期也能正常处理各种请求,快速响应给用户。
基于深度学习的商品推荐系统的设计与实现
这是一篇关于商品推荐,深度学习,推荐算法,微服务,缓存架构的论文, 主要内容为随着人们对线上购物用户体验的关注度不断提高,商品推荐准确性和系统并发量两大问题成为了系统开发人员的研究重点。目前主流商品推荐算法为基于内容的协同过滤算法,但是该算法在挖掘数据特征领域存在不足,而且单一的算法不能有效的表达用户所有信息;同样,系统并发量也是一直需要提高的系统性能问题。针对此两大问题,商品推荐系统主要对推荐算法的优化以及系统性能的优化进行研究,同时实现线上购物的基本功能以方便系统采集用户数据。商品推荐系统基于微服务架构开发系统功能,完成了推荐相关服务、用户相关服务、商品相关服务以及订单相关服务,保证了系统功能的低耦合、高内聚和强拓展性。其中推荐相关服务包括个性化推荐、相关商品推荐和热门商品推荐,拓宽了推荐内容的广度,使得用户反馈回系统的信息多元化,一定程度上为个性化推荐模型降低了拟合,其中个性化推荐模型改进了以往的基于内容的协同过滤算法模型,使用融合深度学习的概率矩阵分解模型(模型一)和基于用户的协同过滤模型(模型二),其中模型一改进了基于内容的协同过滤算法在提取特征领域的不足,使用Attention-CNN和LSTM两个深度学习模型获取用户、商品隐式特征向量的先验概率分布,使得训练数据更好的体现数据特征,训练结果更加准确,该模型根据用户历史数据挖掘用户以往的喜好,模型二为基于用户的协同过滤算法,根据相似用户的数据挖掘用户潜在的喜好,两个模型计算结果的融合能够更准确更合理的为用户进行个性化推荐;为提升系统性能,系统整体集群化部署,服务和数据库之间设计了缓存架构,分担了数据读写压力,加快了请求响应,而且部署Hadoop集群,用于推荐候选集的离线计算,降低了大量计算对系统性能的影响。系统的实现与测试表明,商品推荐系统的基本功能均能正常运行,其中使用的个性化推荐算法较于其他个性化推荐算法具有较高的准确性,系统集群化部署和缓存等架构设计能够明显提升系统性能。
在线购物系统的设计与实现
这是一篇关于在线购物,分布式缓存,缓存架构的论文, 主要内容为随着互联网的大规模普及以及近年来中国政府大力推广“互联网+”理念,电子商务逐渐进入了人们的视野,并迅速发展,成为人们生活中不可或缺的一部分,随之而来的性能问题却阻碍着电商的发展。为了方便人们购物以及提高应用系统性能,开发设计出一个既能拥有电商网站的基本功能又能支撑更多吞吐量的在线购物系统具有重要的实践意义和应用价值。在线购物系统使用B/S架构和经典的MVC模型设计,这样使得代码各部分分层清晰、解耦性强。系统采用Spring Boot快速搭建Maven项目并整合Spring MVC和My Batis框架技术,项目搭建快速,简化配置,并对项目使用的jar包进行统一管理,提高开发效率;使用Nginx、Redis和Eh Cache技术,搭建系统的缓存架构,Nginx负责流量分发,并提供热点缓存,使用Redis技术搭建集群组成分布式缓存,提高系统的吞吐量和响应速度;并使用Storm技术对商品访问频率进行实时计算,更快响应热点商品。通过使用功能模块图、时序图以及类图展示系统各个功能模块的详细设计过程,并用E-R图展示各实体之间的关系以及属性,使用流程图效果图展示系统功能模块实现的效果。为了更合理降低系统开销,针对商品的不同特征进行维度划分,对时效性不高的数据采用消息中间件异步更新处理,对于时效性比较高的数据,采用数据库缓存双写的方式更新。在线购物系统降低了人力维护成本,提高了商品交易和维护的效率,而且使用分布式技术,提升了系统的吞吐量。目前系统正常运行,即使在高峰期也能正常处理各种请求,快速响应给用户。
基于深度学习的商品推荐系统的设计与实现
这是一篇关于商品推荐,深度学习,推荐算法,微服务,缓存架构的论文, 主要内容为随着人们对线上购物用户体验的关注度不断提高,商品推荐准确性和系统并发量两大问题成为了系统开发人员的研究重点。目前主流商品推荐算法为基于内容的协同过滤算法,但是该算法在挖掘数据特征领域存在不足,而且单一的算法不能有效的表达用户所有信息;同样,系统并发量也是一直需要提高的系统性能问题。针对此两大问题,商品推荐系统主要对推荐算法的优化以及系统性能的优化进行研究,同时实现线上购物的基本功能以方便系统采集用户数据。商品推荐系统基于微服务架构开发系统功能,完成了推荐相关服务、用户相关服务、商品相关服务以及订单相关服务,保证了系统功能的低耦合、高内聚和强拓展性。其中推荐相关服务包括个性化推荐、相关商品推荐和热门商品推荐,拓宽了推荐内容的广度,使得用户反馈回系统的信息多元化,一定程度上为个性化推荐模型降低了拟合,其中个性化推荐模型改进了以往的基于内容的协同过滤算法模型,使用融合深度学习的概率矩阵分解模型(模型一)和基于用户的协同过滤模型(模型二),其中模型一改进了基于内容的协同过滤算法在提取特征领域的不足,使用Attention-CNN和LSTM两个深度学习模型获取用户、商品隐式特征向量的先验概率分布,使得训练数据更好的体现数据特征,训练结果更加准确,该模型根据用户历史数据挖掘用户以往的喜好,模型二为基于用户的协同过滤算法,根据相似用户的数据挖掘用户潜在的喜好,两个模型计算结果的融合能够更准确更合理的为用户进行个性化推荐;为提升系统性能,系统整体集群化部署,服务和数据库之间设计了缓存架构,分担了数据读写压力,加快了请求响应,而且部署Hadoop集群,用于推荐候选集的离线计算,降低了大量计算对系统性能的影响。系统的实现与测试表明,商品推荐系统的基本功能均能正常运行,其中使用的个性化推荐算法较于其他个性化推荐算法具有较高的准确性,系统集群化部署和缓存等架构设计能够明显提升系统性能。
在线购物系统的设计与实现
这是一篇关于在线购物,分布式缓存,缓存架构的论文, 主要内容为随着互联网的大规模普及以及近年来中国政府大力推广“互联网+”理念,电子商务逐渐进入了人们的视野,并迅速发展,成为人们生活中不可或缺的一部分,随之而来的性能问题却阻碍着电商的发展。为了方便人们购物以及提高应用系统性能,开发设计出一个既能拥有电商网站的基本功能又能支撑更多吞吐量的在线购物系统具有重要的实践意义和应用价值。在线购物系统使用B/S架构和经典的MVC模型设计,这样使得代码各部分分层清晰、解耦性强。系统采用Spring Boot快速搭建Maven项目并整合Spring MVC和My Batis框架技术,项目搭建快速,简化配置,并对项目使用的jar包进行统一管理,提高开发效率;使用Nginx、Redis和Eh Cache技术,搭建系统的缓存架构,Nginx负责流量分发,并提供热点缓存,使用Redis技术搭建集群组成分布式缓存,提高系统的吞吐量和响应速度;并使用Storm技术对商品访问频率进行实时计算,更快响应热点商品。通过使用功能模块图、时序图以及类图展示系统各个功能模块的详细设计过程,并用E-R图展示各实体之间的关系以及属性,使用流程图效果图展示系统功能模块实现的效果。为了更合理降低系统开销,针对商品的不同特征进行维度划分,对时效性不高的数据采用消息中间件异步更新处理,对于时效性比较高的数据,采用数据库缓存双写的方式更新。在线购物系统降低了人力维护成本,提高了商品交易和维护的效率,而且使用分布式技术,提升了系统的吞吐量。目前系统正常运行,即使在高峰期也能正常处理各种请求,快速响应给用户。
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