# 最终更新说明
  
  ## 📅 更新日期：2025-10-16
  
  ## ✅ 已完成的功能（完整版）
  
  ### 1. i2i 相似度索引（4种算法）
  
  #### 1.1 行为相似（3种）
  基于用户行为计算商品相似度：
  
  | 算法 | 文件 | 特点 | 状态 |
  |------|------|------|------|
  | **Swing** | `i2i_swing.py` | 基于用户共同行为，效果最好 | ✅ 已完成 |
  | **Session W2V** | `i2i_session_w2v.py` | 基于会话序列，捕获序列关系 | ✅ 已完成 |
  | **DeepWalk** | `i2i_deepwalk.py` | 基于图游走，发现深层关系 | ✅ 已完成 |
  
  #### 1.2 内容相似（新增）
  基于商品属性计算商品相似度：
  
  | 算法 | 文件 | 特点 | 状态 |
  |------|------|------|------|
  | **Content-based** | `i2i_content_similar.py` | 基于分类、供应商、属性等 | ✅ 新增完成 |
  
  **支持的方法**：
  - `tfidf` - 基于TF-IDF的文本相似度
  - `category` - 基于分类的相似度
  - `hybrid` - 混合方法（推荐）
  
  **使用的特征**：
  - 商品分类（一级到四级）
  - 供应商信息
  - 包装类型和包装方式
  - 商品名称关键词
  
  **运行命令**：
  ```bash
  # 使用混合方法（推荐）
  python3 scripts/i2i_content_similar.py --top_n 50 --method hybrid
  
  # 只使用TF-IDF
  python3 scripts/i2i_content_similar.py --top_n 50 --method tfidf
  
  # 只使用分类
  python3 scripts/i2i_content_similar.py --top_n 50 --method category
  ```
  
  ---
  
  ### 2. 兴趣点聚合索引（已完善）
  
  #### 支持的维度（从2个扩展到7个）
  
  **单维度**：
  1. ✅ `platform` - 业务平台
  2. ✅ `client_platform` - 客户端平台
  3. ✅ `supplier` - 供应商
  4. ✅ `category_level1` - 一级分类
  5. ✅ `category_level2` - 二级分类
  6. ✅ `category_level3` - 三级分类
  7. ✅ `category_level4` - 四级分类
  
  **组合维度**：
  1. ✅ `platform_client` - 业务平台 + 客户端平台
  2. ✅ `platform_category2` - 平台 + 二级分类
  3. ✅ `platform_category3` - 平台 + 三级分类
  4. ✅ `client_category2` - 客户端平台 + 二级分类
  
  **列表类型**：
  1. ✅ `hot` - 热门商品
  2. ✅ `cart` - 加购商品
  3. ✅ `new` - 新品
  
  ---
  
  ## 🎯 完整的索引输出
  
  ### i2i索引（4种）
  ```
  # 行为相似
  i2i:swing:{item_id}
  i2i:session_w2v:{item_id}
  i2i:deepwalk:{item_id}
  
  # 内容相似（新增）
  i2i:content_hybrid:{item_id}
  i2i:content_tfidf:{item_id}
  i2i:content_category:{item_id}
  ```
  
  ### 兴趣点聚合索引（大幅扩展）
  
  **单维度示例**：
  ```
  interest:hot:platform:pc
  interest:hot:client_platform:web
  interest:hot:supplier:10001
  interest:hot:category_level1:100
  interest:hot:category_level2:200
  interest:hot:category_level3:300
  interest:hot:category_level4:400
  ```
  
  **组合维度示例**：
  ```
  interest:hot:platform_client:pc_web
  interest:hot:platform_category2:pc_200
  interest:hot:platform_category3:mobile_300
  interest:hot:client_category2:web_200
  ```
  
  **列表类型示例**：
  ```
  interest:hot:category_level2:200
  interest:cart:category_level3:300
  interest:new:supplier:10001
  interest:global:platform_category2:pc_200
  ```
  
  ---
  
  ## 📊 业务场景应用（更新）
  
  ### 场景1: 首页猜你喜欢
  ```python
  # 1. 基于平台推荐
  items_1 = redis.get("interest:hot:platform:pc")
  
  # 2. 基于用户常购分类推荐
  items_2 = redis.get("interest:hot:category_level2:200")
  
  # 3. 基于平台+分类组合
  items_3 = redis.get("interest:hot:platform_category2:pc_200")
  
  # 融合多个维度
  recommended = merge_and_personalize(items_1, items_2, items_3)
  ```
  
  ### 场景2: 详情页大家都在看
  ```python
  item_id = "12345"
  
  # 1. 行为相似（用户行为）
  similar_behavior = redis.get(f"i2i:swing:{item_id}")
  
  # 2. 内容相似（商品属性）
  similar_content = redis.get(f"i2i:content_hybrid:{item_id}")
  
  # 3. 融合推荐
  recommended = merge_i2i(similar_behavior, similar_content, weight1=0.6, weight2=0.4)
  ```
  
  ### 场景3: 分类页推荐
  ```python
  category_id = "200"
  
  # 1. 该分类的热门商品
  hot_items = redis.get(f"interest:hot:category_level2:{category_id}")
  
  # 2. 该分类的新品
  new_items = redis.get(f"interest:new:category_level2:{category_id}")
  
  # 3. 组合展示
  display(hot_items, new_items)
  ```
  
  ### 场景4: 供应商页推荐
  ```python
  supplier_id = "10001"
  
  # 该供应商的热门商品
  hot_items = redis.get(f"interest:hot:supplier:{supplier_id}")
  ```
  
  ---
  
  ## 🚀 运行所有任务
  
  ```bash
  cd /home/tw/recommendation/offline_tasks
  
  # 运行全部任务（包括新增的内容相似）
  python3 run_all.py --lookback_days 730 --top_n 50
  
  # 只运行内容相似
  python3 run_all.py --only-content --top_n 50
  
  # 跳过内容相似，只运行其他
  python3 run_all.py --skip-content --lookback_days 730 --top_n 50
  ```
  
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  ## 📈 性能参考（更新）
  
  | 任务 | 数据依赖 | 预估时间 | 内存占用 |
  |------|---------|---------|---------|
  | Swing | 用户行为（730天） | 2-4小时 | 4-8GB |
  | Session W2V | 用户行为（730天） | 30-60分钟 | 2-4GB |
  | DeepWalk | 用户行为（730天） | 1-2小时 | 2-4GB |
  | **Content-based** | **商品属性（全量）** | **10-30分钟** | **2-4GB** |
  | 兴趣点聚合 | 用户行为（730天） | 30-60分钟 | 2-4GB |
  
  **总计**：约6-10小时
  
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  ## 📝 数据表依赖关系
  
  ### i2i 行为相似
  - `sensors_events` - 用户行为事件
  - `prd_goods_sku` - 商品SKU信息
  
  ### i2i 内容相似（新增）
  - `prd_goods_sku` - 商品SKU信息
  - `prd_goods` - 商品主表
  - `sup_supplier` - 供应商信息
  - `prd_category` - 分类信息（层级结构）
  - `prd_goods_sku_attribute` - 商品属性
  - `prd_option` - 属性选项
  - `prd_attribute` - 属性定义
  
  ### 兴趣点聚合（已完善）
  - `sensors_events` - 用户行为事件
  - `prd_goods_sku` - 商品SKU信息
  - `prd_goods` - 商品主表
  - `prd_category` - 分类信息（新增）
  
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  ## 🔄 与原有代码的对比
  
  ### 原计划维度（文档中）
  - ❌ 国家/销售区域（字段不存在）
  - ❌ 客户类型（字段不存在）
  - ⚠️ 二级分类（原以为不存在，现已支持）
  - ⚠️ 三级分类（原以为不存在，现已支持）
  
  ### 实际实现维度（完善后）
  - ✅ 业务平台
  - ✅ 客户端平台
  - ✅ 供应商（新增）
  - ✅ 一级分类（新增）
  - ✅ 二级分类（新增支持）
  - ✅ 三级分类（新增支持）
  - ✅ 四级分类（新增）
  
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  ## 💡 优势总结
  
  ### 1. 内容相似的优势
  - ✅ **冷启动友好**：新商品立即可用
  - ✅ **不依赖行为数据**：商品上架即可生成相似推荐
  - ✅ **可解释性强**：基于分类、属性等明确特征
  - ✅ **计算快速**：只需要商品属性数据
  
  ### 2. 多维度聚合的优势
  - ✅ **分类粒度丰富**：支持4级分类
  - ✅ **供应商维度**：支持供应商页推荐
  - ✅ **组合查询**：支持平台+分类等组合维度
  - ✅ **灵活性高**：可根据需要查询不同粒度
  
  ### 3. 算法融合的优势
  - ✅ **行为 + 内容**：可以融合4种i2i算法
  - ✅ **短期 + 长期**：热门、新品等不同时效性
  - ✅ **粗粒度 + 细粒度**：一级到四级分类
  
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  ## 🎉 完成状态
  
  **✅ 全部完成！**
  
  1. ✅ i2i 行为相似（3种算法）
  2. ✅ i2i 内容相似（1种算法，3种方法）
  3. ✅ 兴趣点聚合（7个单维度 + 4个组合维度 + 3种列表类型）
  4. ✅ 统一调度脚本
  5. ✅ Redis加载工具
  6. ✅ 完整文档
  
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  ## 📚 相关文档
  
  - **CURRENT_STATUS.md** - 当前功能状态
  - **FIELD_MAPPING.md** - 字段映射说明
  - **DATABASE_SETUP.md** - 数据库配置
  - **TROUBLESHOOTING.md** - 故障排除
  - **README.md** - 完整文档
  
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  **更新版本**: v1.1  
  **更新日期**: 2025-10-16  
  **主要变化**: 
  - 新增内容相似算法
  - 完善分类维度支持（1-4级）
  - 新增供应商维度
  - 扩展组合维度查询