如何用 Baas 快速在腾讯云上开发小程序之系列4：实现客户侧商品列表、商品详情页程序 一、实验简介 通过实现商品列表、商品详情页程序，熟练掌握云端数据表查询操作。..."navigationBarTitleText": "用户登录 效果预览： 通过微信开发者工具，通过模拟器可以实时预览效果 3.2 商品列表页 1. 全局样式表 在小程序中有两种方式使用全局样式。...商品列表页 创建 pages/store/products 目录，在目录下创建 list.js , list.wxml 和 list.wxss 文件。...79. that.setData({cart:that.storeUtils.cart.total()}); // 初始 化购物车信息 81. return that.getGoods(); // 读取商品列表..."navigationBarTitleText": "商品列表" 3. } 5.
封面.png 先看一下效果图吧： 图1.gif 商品单个推荐效果：匹配度高的放在最前面 图2.gif 这个想法很好，那怎么实现了。...分析了一下解决方案步骤： 1、图库建设：至少要有图片吧，图片肯定要有关联的商品名称、商品类别、商品规格、关键字等信息。...2、商品分词算法：由于商品名称是商家自己设置的，不是规范的，所以不可能完全匹配，要有好的分词库来找出关键字。还有一点，分词库要能够自定义词库，最好能动态添加。...3、推荐匹配度算法：肯定要最匹配的放在前面，而且要有匹配度分数。商家肯定有图库没有的商品，自动匹配的时候，不能随便配置不相关的图片。...value <= DWEIGHT) { value = DWEIGHT + 1; } return value; } 总结一下，本文介绍的商品图片推荐和自动匹配方法
而在迷你商城小程序的核心功能中，商品列表与商品详情页的开发尤为重要，它们直接影响着用户的购物决策和体验。 商品列表页作为用户浏览商品的第一步，承载着展示商品信息、吸引用户点击的重要使命。...而商品详情页则是用户深入了解产品、做出购买决定的关键环节。如何设计一个直观易用的商品列表，以及一个信息丰富且吸引人的商品详情页，是每个开发者在迷你商城小程序开发过程中必须面对的挑战。...一、商品列表与商品详情页开发 1.商品列表页开发 1.1 云函数 searchProduct 文件路径：cloudfunctions/searchProduct/index.js 此云函数实现了商品的搜索功能...}) console.log(error); }); }, }; module.exports = { server }; 2.6 商品列表页跳转商品详情页...在商品列表页或首页中，使用以下方法跳转到商品详情页： toProductDetail:function(event) { console.log(`查看商品详情-${event.detail.item.name
Awesome resources on Graph Neural Networks. by Zonghan Wu 这是一个与图神经网络相关的资源集合，相关资源可以在底部点击【阅读原文】再点击对应链接跳转查看...ICLR 2019. paper 图的注意力模型 Graph Attention Networks....John Boaz Lee, Ryan Rossi, Xiangnan Kong KDD 2018. paper 图的自动编码器 Structural deep network embedding Daixin...NeurIPS 2018. paper 图时空网络 Structured sequence modeling with graph convolutional recurrent networks....KDD 2018. paper 推荐系统 Geometric Matrix Completion with Recurrent Multi-Graph Neural Networks.
在电商平台中，推荐的场景覆盖到用户浏览行为和交易的各个环节，如搜相似、商品详情页、购物车、订单和支付等。...传统的itemCF、关联规则、simirank、swing等推荐相似召回技术也广泛应用于推荐各个场景中。...本文重点描述监督式模型的Embedding在商品详情页推荐召回的试验结果。 模型简介 1....线上a/b测试效果 商品详情页推荐场景召回阶段目前主要有两个召回策略，一个是传统相似算法融合模型，另一个是使用商品向量进行扩召回。...商品详情页同店商品推荐场景，由于同店商品候选集较少，线上实时计算目前rt可接受，故能应用于商品详情页。工程系统改造后，可应用于其他推荐场景。
下面图6是微信最近上线的好物推荐，是基于社交关系的个性化推荐，将你的好友买过的商品推荐给你。 ?...基于标的物维度的推荐 基于标的物维度的推荐是用户在访问标的物详情页时，或者访问后退出时，关联一批相似或者相关的标的物列表，对应我们上面提到的标的物关联标的物范式。...图7是电视猫APP节目详情页的相似影片，就是常见的一类标的物关联标的物的推荐模式。 ? 图7 电视猫电影详情页的相似影片 除了视频网站外，电商、短视频等APP都大量使用基于标的物维度的推荐。...淘宝APP上当你点击某个衣服详情页后从该详情页退出，就会在该衣服图片下面用小图展示4个相关的衣服(下面左图红色圈圈部分)，网易新闻视频模块当你点击播放一个视频超过几秒后就会在该视频下面展示一行相关视频(...所谓物以类聚，就是计算出每个标的物最相似的标的物列表，我们就可以为用户推荐用户喜欢的标的物相似的标的物，这就是基于物品的协同过滤。
History API与业务实践 最常见的单页应用场景：列表页、商品详情页以及其内部的其他链接入口如图片页、评论页及其推荐其他商品详情页。...以上提到的已经涉及到了4个单独业务逻辑页面（推荐的商品可复用商品详情页逻辑），分别是：列表、详情、图片详情和评论。将这4个页面合并到一个页面中，这就是最简单的SPA。...在列表页，点击其中一个商品，这里是商品1，进入详情页。详情页包括了该商品的轮播图、商品的图片详情入口、评论入口和推荐的其他商品入口。...接下来进行如下操作：进入图片详情页，后退至详情页再进入评论页；后退至商品1详情页再由推荐商品入口进入商品9详情页，同样在商品9详情页进入图片详情页和评论页，再后退至商品9详情页；由推荐商品入口进入商品34...如，在商品34的评论页，会后退至商品34的详情页，再后退则会回到商品9的详情页，直至回到列表页。 总共维护三层历史记录，第一层（栈底）为列表页，第二层为详情页，第三层（栈顶）为评论页或图片详情页。
前端包含了11个页面：首页、登录、注册、全部商品、商品详情页、关于我们、我的收藏、购物车、订单结算页面、我的订单以及错误处理页面。...实现了商品的展示、商品分类查询、关键字搜索商品、商品详细信息展示、登录、注册、用户购物车、订单结算、用户订单、用户收藏列表以及错误处理功能。...首页 首页主要是对商品的展示，有轮播图展示推荐的商品，分类别对热门商品进行展示。 全部商品 全部商品页面集成了全部商品展示、商品分类查询，以及根据关键字搜索商品结果展示。...商品详情页 商品详情页主要是对某个商品的详细信息进行展示，用户可以在这里把喜欢的商品加入购物车或收藏列表。 我的购物车 购物车采用vuex实现，页面效果参考了小米商城的购物车。...我的收藏 用户在商品的详情页，可以通过点击加入 喜欢 按钮，把喜欢的商品加入到收藏列表。 我的订单 对用户的所有订单进行展示。 效果预览 ?
以这款导购产品为例，在进一步细化的指标中，我们可以看到，不同层级用户在商品列表页面的停留时长、在商品详情页面的停留时长以及商品的收藏率、分享率、下单率、回购率等都是不同的。...导购类产品的用户路径一般是被推荐打开产品或者主动在首页中进行浏览或搜索，然后进入商品列表页，再进入详情页，将商品加入收藏或直接点击跳转到购买页面，最后离开。...我们分析用户行为时，先从用户路径中的这几个关键节点开始，研究不同层级用户的商品列表页访问占比、商品详情页访问占比、加入收藏的用户占比及最终的购买占比。...图5 用户行为分析 待拉动用户的商品列表页访问占比相对较高，而商品详情页访问占比下降明显，最后有购买行为的用户因为漏斗效应进一步变少，但总体在正常范围内。...图5中的数据告诉我们，用户是否活跃，从其在用户路径之初——商品列表页的点击和停留数据中就能分析出问题。这里列举三个提升用户转化的诱因。
；比如世界杯、奥运会、时政要点等黑天鹅事件，需要人工加入推荐列表。...比如a商品最相似的 k 个商品中，选取聚类中得分最高（平均）的商品得分（转化率、点击率、销量等），按照它的得分以及新商品与它的距离（文本相似度）对新商品排序，最终插入原有排序列表，指定为某 rank 位置的得分...），然后使用协同过滤、图、内容算法计算商品与商品的相似性（类似啤酒与尿布的故事）。...其实在推荐系统的早期个性化推荐就直接基于召回来做的，根据召回商品相似度高低推荐；包括现在也是有很多非个性化的场景也是直接使用召回推荐，比如电商的商品详情页的相似推荐。...如新闻推荐中的时事热点，o2o 推荐中的附近餐馆，电商产品详情页的相似推荐、不同季节不同品类商品的推荐等，此类来源主要与用户所处环境有关。
模型沿用语义聚合中使用的双塔式结构，整体结构如下图6所示： 图 6 在多模态匹配模型中，剧本杀商品的名称和图像分别通过文本编码器和图像编码器得到对应的向量表示后，再进行拼接作为最终的商品向量，最后使用余弦相似度来衡量商品之间的相似度...图 9 4.2 个性化推荐 剧本杀知识图谱包含的标准剧本及属性节点，以及其与供给和用户的关联关系，可应用于剧本杀各页面的推荐位。...一方面应用于剧本列表页热门剧本推荐（图10(a)），另一方面还应用于剧本详情页的商品在拼场次推荐（图10(b)左）、可玩门店推荐（图10(b)左）和相关剧本推荐模块（图10(b)右）。...图10 以剧本列表页的热门剧本推荐模块为例，剧本杀知识图谱包含的节点和关系除了可以直接用于剧本的召回，还可以进一步在精排阶段进行应用。...图 12 4.4 评分和榜单 在剧本详情页，内容和标准剧本的关联关系参与到剧本的评分计算中（图13(a)）。
轮播图模块介绍 轮播图管理页面跳转逻辑的实现 轮播图管理模块后端功能的实现 轮播图管理模块前端功能的实现 分类管理模块的开发 分类管理模块介绍 商品类目管理模块前端页面的制作 商品分类表的结构设计...商品信息修改的开发与联调 商品信息管理页面的制作 商品信息管理模块接口的实现 商品管理模块前端功能的实现 新蜂商城首页功能的开发 新蜂商城首页静态页面的制作 新蜂商城首页功能的实现 商城端首页轮播图功能的实现...首页分类效果的制作 商城首页推荐商品模块的介绍 首页配置管理页面的制作 首页配置管理模块接口的设计及实现 首页配置管理模块前端功能的实现 商城首页功能完善 商城端用户登录和注册功能的开发 商城端用户表结构的设计...商品数据查询的实现代码 商品搜索结果页面数据的渲染 商品详情页及购物车功能的开发 商城端商品详情页面的制作 购物车模块简介及表结构设计 将商品加入购物车功能的实现 购物车列表功能的实现 编辑购物项功能的实现...功能测试 订单模块功能开发及讲解 订单确认页面的功能开发 订单模块中的表结构设计 订单生成功能的实现 订单详情页面功能的实现 商城端订单列表功能 订单处理流程及订单状态的介绍 订单状态转换的讲解 商城系统的展望
CB算法：通过分析用户的实时行为数据，更新计算用户和不同物品间的内容相似度，以对用户进行推荐。...实现框架 下图为基于Storm实现的框架图，系统可以分为五层，数据接入层，数据预处理层，算法处理层，商品信息补充层，和存储层。数据接入层负责接收数据，预处理层负责根据历史数据对数据进行补全或者过滤等。...商品信息补充层负责对算法结果进行商品信息补全，这里补全是为了后续与离线模型结合或向用户推荐时，进一步对推荐结果做筛选的。最后一层是存储层，负责将结果存入存储部分，以供使用。 ?...商品信息补全层 商品信息补充层负责对算法结果进行商品信息补全，这里补全是为了后续与离线模型结合或向用户推荐时，根据商品信息来对算法推荐结果进行筛选后对相应用户进行推荐，比如，根据商品价格和离线模型分析的用户财富层次等对推荐结果进行筛选...比如，用户点击一个物品详情页后关闭，可能表示用户喜欢该物品因为用户点击了详情页，也可能表示用户不喜欢该物品因为用户又关闭了详情页。
图1 “套餐推荐” 、“满减神器套餐推荐”、“菜品详情页套餐搭配”应用示例 对于套餐相关应用方，我们进行了业务分析：“今日推荐”、“满减神器”等业务的搭配条件相对较弱且可以离线获取搭配条件，归类为推荐型相关业务...对于套餐搭配网络来说，Decoder解码的候选集来源于Encoder输入端商家内的商品列表，而非固定维度的外部菜品词表，Pointer Network是建模这一问题的有效架构。...套餐搭配解码的具体过程为，Decoder每一步预估目标菜品来自菜品列表的概率分布。在第n（n>=1）步时，这个概率分布向量表达了在已经选择了n-1个商品的情况下，某个商品或者终止位被选中的概率。...图11 套餐质量分类 在这个过程中，考虑一些次优套餐的合理性（例如："宫保鸡丁+米饭+可乐"，Mask掉"宫爆鸡丁"，生成器生成出来的是“鱼香肉丝”，“鱼香肉丝+米饭+可乐”就可理解为一个次优套餐），我们在最后的损失函数添加预测菜品与目标菜品类别相似性的判别器来解决这类情况...离线套餐搭配用于”满减神器“、”今日套餐推荐“等业务，显著提高了套餐商家的覆盖率，实时套餐搭配用于“菜品详情页套餐搭配”等业务，并取得较好的业务收益。
，点击跳转到商品秒杀页 （16）查看更多推荐商品，点击跳转推荐详情页 ?...设置页面 （3）点击会员可跳转到会员详情页面 ? 会员详情页 （4）点击跳转到待支付详情页 ? 未支付详情页 （5）点击跳转到配送详情页 ? 配送详情页 （6）点击跳转到已完成详情页 ?...招兵买马页 （12）点击跳转到收货地址详情页 ? 收货地址页 （13）点击跳转到在线客服页面 ? 在线客服页 4.7 相关内容 （1）首页限时秒杀 ? （2）首页超值推荐 ? （3）首页轮播图 ?...（4）商品导航栏分类 ? （5）选择更多推荐位置 ? （6）编辑收货位置状态 ? 05 产品流程图 5.1 页面流程图 （1）首页页面流程图 ? （2）美食页面流程图 ? （3）订单页面流程图 ?...（4）用户页面流程图 ? 5.2 流程图 （1）登录流程 ? （2）快捷支付流程图 ?
2，商品搜索 3，二手商城入口 4，新品推荐入口 5，客服 6，上门回收商户入口 ?...1-7，新品推荐列表页 会把最新发布的商品显示出来 ? 1-8，商品详情页 1-8-1，商品信息 商品详情页有顶部图片轮播，商品信息，添加购物车，商品描述，用户评价，底部购物车。 ? ?...1-14，评价列表页 可以查看所有评价 ? 可以从评价列表里查看商品详情页。 ? 1-15，个人中心 个人中心分登录和未登录两种状态 未登录 ? 已登录 ?...我们可以在这里 1，添加轮播图，删除轮播图，修改轮播图 2，管理商品，上下架商品 3，管理订单 4，查看评价 5，添加广告商 ? 比如我查询某个商品的所评价 ?...设置商品是否上首页推荐位 ? 查询哪些商品上了首页推荐位 ? 还有更多的功能，我会在视频课里给大家用视频来演示，这样更直观。 4，数据库 数据库我们这里用云开发自带的云数据库 ?
S(j,K)为N(u)中与j最相似的K个物品集。 这里我们假设k=3，模拟对用户A进行物品推荐 不在用户A偏好列表N(A)中的商品是b、f，分别计算用户A与b、f的兴趣度。...那么用户A历史购买5件邀请函和5件招生招聘类模板后，理应在用户下次购买前为用户推荐邀请函与招生招聘类模板各一个，但实际当中模型只会推荐邀请函而不会推荐招生招聘类模板给到用户A，因为邀请函商品间相似度大于招生招聘类...假设用户A的兴趣列表N(A)={开业，庆典，招生，促销}，待推荐列表{会议、会展、招聘} 继续令k=3 S(招生,3)={开业，庆典，会展} S(会展,3)={开业，庆典，会议} S(招聘,3)={招生...然而通过余弦相似算法会求得用户A和用户B相似最高，因为在他们的购买关系中有大量相同商品。 为了弱化热门商品带来的影响，上述公式可改写为： i是用户u、v有过共同关联的物品。...适合用户较少的数据集(可优化) 场景 推荐位多在详情页 多在首页或用户feed使用 注：两种推荐算法都没有考虑物品本身的属性和特征，所以在用户的推荐列表中经常会看到一些意想不到的结果，而研发对于这些结果的出现往往无法给出直观的解释
2，商品搜索•3，商城入口•4，新品推荐入口•5，店铺公司地址•6，团长选择•7，热门商品推荐 未选择团长样式如下 1-2，热门推荐列表 1-3，商城页 二手商城分左侧分类栏和右侧商品列表栏，可以直接添加商品到购物车...1-4，购物车 1-4-1，购物车弹窗 首先列表页可以直接添加商品到购物车 购物车弹起后可以做如下操作 •1，增删单个商品•2，清空购物车•3，删除商品 这些操作都和商品列表是联动的，也就是商品列表和购物车里增删个数...的都可以搜索到 1-6，新品推荐列表页 会把最新发布的商品显示出来 1-7，商品详情页 商品详情页有顶部图片轮播，商品信息，添加购物车，商品描述，用户评价，底部购物车。...1-13，评价列表页 可以查看所有评价 可以从评价列表里查看商品详情页。...cms(内容管理) 4-1，登录页 4-2，管理后台 我们可以在这里 •1，添加轮播图，删除轮播图，修改轮播图•2，管理商品，上下架商品•3，管理订单•4，查看评价•5，添加团长•6，添加配送员 比如我查询某个商品的所评价
） normalize 标准化（初始化样式，第三方的） images cart 购物车文件夹 common 公共的文件夹 detail 分支（详情页...下面组件的js都放到自己的文件夹内） common 公共（组件，在别的项目也可以复用的） navbar 导航条 scroll 滚动 swiper 插件（轮播图插件...checkButton 复选框 goods 商品 mainTabbar 最大的列表（我的，购物车，首页等） tabControl 选项卡控件（遍历流行新款精选...让请求面向这个） router 路由 index.js 索引 （创建路由对象和懒加载各页面，默认显示首页） store 仓库 actions.js 行动（向到购物车添加商品数量...） getters.js 吸气 index.js 索引（这个目录里都是vuex的东西，官方推荐这样分开封装） mutation-types.js 变化型 mutation.js
图-4 详情页推荐位介绍 这个推荐场景最显著的特点是有很强的上下文约束。...如图-5 所示（左边表示有点击行为的推荐列表，右边表示无点击行为的推荐列表） ?...图-6 样本构建2 第一，我们将有点击（左边列表红框）的列表中点击之后的曝光未点击样本也采集作为负样本； 第二，我们将无点击的曝光列表（右边）中的第一个曝光未点击的样本也采集作为负样本。...特征工程 特征选择 我们分析了我们的场景，详情页推荐的一个基本假设是：用户对详情页的房源感兴趣，推荐相似的房源用户也感兴趣。...但是如果只关注上下文房源的特征容易造成推荐的房源都是极度相似的房源，不具备差异性，给用户造成视觉上的疲劳。但如果推荐的房源和上下文的房源差别较大，那么很容易让用户产生不信任。
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