# 离线任务更新总结
  
  ## 更新日期
  2025-10-17
  
  ## 更新内容
  
  ### 1. 重构内容相似索引 (`i2i_content_similar.py`)
  
  #### 变化
  - **从**: 基于数据库商品属性计算（TF-IDF + 余弦相似度）
  - **到**: 基于Elasticsearch向量计算（KNN查询）
  
  #### 简化
  - **移除**: 所有命令行参数（`--method`, `--top_n`, `--output`, `--debug`）
  - **保留**: 无参数，配置内置在代码中
  - **生成**: 两份索引文件（名称向量 + 图片向量）
  
  ### 2. 简化运行脚本 (`run_all.py`)
  
  #### 移除的参数
  - `--skip-i2i` - 跳过i2i任务
  - `--skip-interest` - 跳过兴趣聚合
  - `--only-swing` - 只运行Swing
  - `--only-w2v` - 只运行W2V
  - `--only-deepwalk` - 只运行DeepWalk
  - `--only-content` - 只运行内容相似
  - `--only-interest` - 只运行兴趣聚合
  - `--lookback_days` - 回看天数
  - `--top_n` - Top N数量
  
  #### 保留的参数
  - `--debug` - 调试模式（唯一参数）
  
  #### 使用
  ```bash
  # 之前
  python run_all.py --lookback_days 30 --top_n 50 --skip-interest
  
  # 现在
  python run_all.py
  # 或者
  python run_all.py --debug
  ```
  
  ### 3. 更新Redis数据规范 (`REDIS_DATA_SPEC.md`)
  
  #### 新增索引
  - `i2i_content_name`: 基于名称向量的相似索引
  - `i2i_content_pic`: 基于图片向量的相似索引
  
  #### 更新统计
  - Key数量: 245,000 → 270,000
  - 总内存: ~135MB → ~160MB
  
  ### 4. 更新索引加载器 (`load_index_to_redis.py`)
  
  #### 更新
  - 添加 `content_name` 到i2i索引类型列表
  - 添加 `content_pic` 到i2i索引类型列表
  - 自动加载两个新的内容相似索引
  
  ### 5. 更新依赖 (`requirements.txt`)
  
  #### 新增
  ```
  elasticsearch>=8.0.0
  ```
  
  ### 6. 新增文档
  
  #### ES向量相似度说明 (`ES_VECTOR_SIMILARITY.md`)
  - ES配置说明
  - 工作流程详解
  - 性能说明和优化建议
  - 故障排查指南
  
  #### 更新说明 (`CONTENT_SIMILARITY_UPDATE.md`)
  - 更新概述
  - 主要变化
  - 使用指南
  - 技术细节
  - 性能说明
  - 与其他算法对比
  
  #### 本文档 (`CHANGES_SUMMARY.md`)
  - 所有变更的简要总结
  
  ### 7. 新增测试脚本 (`test_es_connection.py`)
  
  测试ES连接和向量查询功能：
  - 测试ES连接
  - 测试索引是否存在
  - 测试向量字段映射
  - 测试查询商品向量
  - 测试KNN向量查询
  
  ## 文件清单
  
  ### 修改的文件
  1. ✅ `offline_tasks/scripts/i2i_content_similar.py` - 完全重写
  2. ✅ `offline_tasks/run_all.py` - 简化参数
  3. ✅ `offline_tasks/REDIS_DATA_SPEC.md` - 更新规范
  4. ✅ `offline_tasks/scripts/load_index_to_redis.py` - 添加新索引类型
  5. ✅ `requirements.txt` - 添加elasticsearch依赖
  
  ### 新增的文件
  6. ✅ `offline_tasks/scripts/ES_VECTOR_SIMILARITY.md` - ES向量说明
  7. ✅ `offline_tasks/CONTENT_SIMILARITY_UPDATE.md` - 更新说明
  8. ✅ `offline_tasks/CHANGES_SUMMARY.md` - 本文档
  9. ✅ `offline_tasks/scripts/test_es_connection.py` - ES测试脚本
  
  ## 使用指南
  
  ### 1. 安装依赖
  
  ```bash
  pip install -r requirements.txt
  ```
  
  ### 2. 测试ES连接
  
  ```bash
  cd /home/tw/recommendation/offline_tasks
  python scripts/test_es_connection.py
  ```
  
  ### 3. 运行内容相似索引生成
  
  ```bash
  # 单独运行
  python scripts/i2i_content_similar.py
  
  # 或通过run_all运行所有任务
  python run_all.py
  ```
  
  ### 4. 加载到Redis
  
  ```bash
  python scripts/load_index_to_redis.py
  ```
  
  ## 输出文件
  
  ### 新增的输出文件
  - `output/i2i_content_name_YYYYMMDD.txt` - 名称向量相似索引
  - `output/i2i_content_pic_YYYYMMDD.txt` - 图片向量相似索引
  
  ### 文件格式
  ```
  item_id \t item_name \t similar_id1:score1,similar_id2:score2,...
  ```
  
  ### 示例
  ```
  3302275    香蕉干    3302276:0.9234,3302277:0.8756,3302278:0.8432
  ```
  
  ## Redis Keys
  
  ### 新增的Key格式
  ```
  item:similar:content_name:{item_id}
  item:similar:content_pic:{item_id}
  ```
  
  ### Value格式
  ```json
  [[similar_id1,score1],[similar_id2,score2],...]
  ```
  
  ### 查询示例
  ```python
  import redis
  import json
  
  r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
  
  # 名称向量相似
  similar = json.loads(r.get('item:similar:content_name:3302275'))
  # 返回: [[3302276, 0.9234], [3302277, 0.8756], ...]
  
  # 图片向量相似
  similar = json.loads(r.get('item:similar:content_pic:3302275'))
  # 返回: [[4503826, 0.8123], [4503827, 0.7856], ...]
  ```
  
  ## 性能指标
  
  ### 内容相似索引生成
  - 活跃商品: ~50,000
  - 运行时间: 50-60分钟
  - 内存占用: < 2GB
  
  ### Redis存储
  - 新增Keys: ~100,000 (两份索引各50,000)
  - 新增内存: ~50MB
  - TTL: 30天
  
  ## 兼容性
  
  ### 向后兼容
  - ✅ 其他i2i算法（Swing, W2V, DeepWalk）不受影响
  - ✅ 兴趣聚合算法不受影响
  - ✅ Redis加载器向后兼容
  - ✅ 在线查询API不受影响
  
  ### 不兼容的变化
  - ❌ `i2i_content_similar.py` 命令行参数全部改变
  - ❌ 旧的 `i2i_content_hybrid_*.txt` 文件不再生成
  
  ## 迁移指南
  
  ### 如果之前使用了内容相似索引
  
  1. **更新脚本调用**
     ```bash
     # 旧版本
     python i2i_content_similar.py --top_n 50 --method hybrid
     
     # 新版本
     python i2i_content_similar.py  # 无需参数
     ```
  
  2. **更新Redis Key**
     ```python
     # 旧版本
     r.get('item:similar:content:{item_id}')
     
     # 新版本（两个选择）
     r.get('item:similar:content_name:{item_id}')  # 名称相似
     r.get('item:similar:content_pic:{item_id}')   # 图片相似
     ```
  
  3. **更新在线API**
     - 如果API使用了 `content` 算法，需要更新为 `content_name` 或 `content_pic`
     - 建议支持两种算法，让前端选择或混合使用
  
  ## 技术栈
  
  ### 新增技术
  - **Elasticsearch**: 向量存储和KNN查询
  - **KNN算法**: 基于向量的相似度计算
  
  ### ES配置
  ```python
  ES_CONFIG = {
      'host': 'http://localhost:9200',
      'index_name': 'spu',
      'username': 'essa',
      'password': '4hOaLaf41y2VuI8y'
  }
  ```
  
  ### 向量字段
  - `embedding_name_zh`: 名称文本向量 (1024维, dot_product)
  - `embedding_pic_h14.vector`: 图片向量 (1024维, dot_product)
  
  ## 优势
  
  ### 相比旧版本
  1. **更简单**: 无需参数配置
  2. **更快**: ES KNN查询比TF-IDF快
  3. **更准**: 深度学习向量比手工特征准
  4. **更多维度**: 名称 + 图片两个维度
  
  ### 使用场景
  - **名称向量**: 语义相似推荐（同类但不同品牌）
  - **图片向量**: 视觉相似推荐（外观相似商品）
  
  ## 注意事项
  
  1. **ES依赖**: 需要Elasticsearch服务可用
  2. **向量数据**: 需要ES中有向量数据
  3. **网络延迟**: ES查询受网络影响
  4. **首次运行**: 可能较慢，建议先测试连接
  
  ## 故障排查
  
  ### ES连接失败
  ```bash
  # 检查ES是否可访问
  curl -u essa:4hOaLaf41y2VuI8y http://localhost:9200
  
  # 运行测试脚本
  python scripts/test_es_connection.py
  ```
  
  ### 向量字段不存在
  ```bash
  # 检查ES mapping
  curl -u essa:4hOaLaf41y2VuI8y http://localhost:9200/spu/_mapping
  ```
  
  ### 查询超时
  - 增加 `request_timeout` 参数
  - 检查网络连接
  - 减少 `KNN_CANDIDATES` 参数
  
  ## 后续优化
  
  1. **批量查询**: 使用 `_mget` 批量获取向量
  2. **并发处理**: 多线程提高查询效率
  3. **增量更新**: 只处理变化的商品
  4. **缓存向量**: 避免重复查询ES
  5. **监控告警**: 添加性能监控和异常告警
  
  ## 相关文档
  
  - `ES_VECTOR_SIMILARITY.md` - ES向量详细说明
  - `CONTENT_SIMILARITY_UPDATE.md` - 更新详细说明
  - `REDIS_DATA_SPEC.md` - Redis数据规范
  - `README.md` - 项目概述
  
  ## 总结
  
  本次更新大幅简化了内容相似索引的使用，从基于属性的相似度改为基于深度学习向量的相似度，提供了更准确和多维度的相似商品推荐。同时简化了参数配置，降低了使用和维护成本。
  
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  **变更**: 9个文件（5个修改，4个新增）  
  **影响**: 内容相似索引生成和使用方式  
  **破坏性**: 中等（API兼容，但参数和Key格式改变）  
  **优先级**: 高（建议尽快更新）