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推荐系统离线任务详细设计文档
📋 文档说明
本文档是推荐系统离线任务的详细设计文档，包含系统架构、功能模块、实现细节和使用指南。

最后更新: 2024-10-17

版本: v1.1

状态: ✅ 已完成并可用


📦 项目概述
推荐系统离线任务负责生成各类推荐索引，包括商品相似度索引（i2i）和兴趣点聚合索引，为在线推荐系统提供数据支撑。
核心功能

i2i相似度索引（4种算法）


Swing算法（C++高性能版 + Python版）
Session Word2Vec
DeepWalk
Content-based（内容相似度）

兴趣点聚合索引（11个维度）


7个单维度：platform、client_platform、supplier、category_level1-4
4个组合维度：platform_client、platform_category2、platform_category3、client_category2
3种列表类型：hot（热门）、cart（加购）、new（新品）、global（全局）


技术特点

✅ 完整性: 行为相似 + 内容相似，短期热门 + 长期稳定
✅ 灵活性: 支持4级分类查询，支持多维度组合
✅ 可扩展性: 易于添加新维度和新算法
✅ 高性能: C++ Swing算法性能比Python快10-100倍


🏗️ 系统架构
目录结构
offline_tasks/
├── scripts/                          # Python脚本
│   ├── fetch_item_attributes.py      # 前置任务：获取商品属性
│   ├── generate_session.py           # 前置任务：生成session
│   ├── i2i_swing.py                  # Python Swing算法
│   ├── i2i_session_w2v.py            # Session W2V
│   ├── i2i_deepwalk.py               # DeepWalk
│   ├── i2i_content_similar.py        # 内容相似度
│   ├── interest_aggregation.py       # 兴趣聚合
│   ├── load_index_to_redis.py        # 加载到Redis
│   ├── add_names_to_swing.py         # 添加商品名
│   └── debug_utils.py                # Debug工具
├── collaboration/                     # C++ Swing算法
│   ├── src/                          # C++源码
│   ├── run.sh                        # 执行脚本
│   └── output/                       # 输出目录
├── config/
│   └── offline_config.py             # 配置文件
├── doc/                              # 文档目录
│   ├── 详细设计文档.md               # 本文档
│   ├── 离线索引数据规范.md           # 数据输出规范
│   └── Redis数据规范.md              # Redis存储规范
├── output/                           # 输出文件
├── logs/                             # 日志文件
├── run.sh                            # ⭐ 主执行脚本
├── run_all.py                        # Python版本执行脚本
└── README.md

执行流程
1. 环境准备
   └─ 清理旧进程、创建必要目录

2. 前置任务
   ├─ fetch_item_attributes.py    → 商品属性映射（避免重复查询数据库）
   ├─ generate_session.py          → 用户session文件
   └─ collaboration/run.sh         → C++ Swing (高性能版本)

3. i2i算法任务
   ├─ i2i_swing.py                → Python Swing (支持日期维度)
   ├─ i2i_session_w2v.py          → Session W2V
   ├─ i2i_deepwalk.py             → DeepWalk
   └─ i2i_content_similar.py      → 内容相似度

4. 兴趣聚合
   └─ interest_aggregation.py     → 多维度聚合

5. 加载Redis
   └─ load_index_to_redis.py      → 导入Redis

6. 完成
   └─ 输出结果文件列表


🎯 功能模块详解
1. i2i相似度索引
1.1 Swing算法
两个版本：

C++高性能版本


文件位置: offline_tasks/collaboration/
性能: 比Python快10-100倍
适用场景: 生产环境，海量数据（>50,000商品）
输出格式: item_id \t similar_id1:score1,similar_id2:score2,...
分数特点: 原始Swing分数（未归一化）


Python标准版本


文件: scripts/i2i_swing.py
性能: 适中，易于调试
适用场景: 开发测试，需要高级特性（时间衰减、日期维度）
输出格式: item_id \t item_name \t similar_id1:score1,...
分数特点: 归一化到0-1区间


参数配置：
# C++ Swing
ALPHA=0.7          # Swing alpha参数（0.5-1.0）
THRESHOLD1=1       # 交互强度阈值1
THRESHOLD2=3       # 交互强度阈值2
THREAD_NUM=4       # 线程数

# Python Swing
--lookback_days 730        # 回看天数
--use_daily_session        # 启用日期维度（同时考虑用户整体行为和单日行为）
--time_decay               # 启用时间衰减
--debug                    # Debug模式

1.2 Session Word2Vec
基于用户会话序列的商品相似度计算，捕捉用户浏览顺序关系。

特点：


基于Word2Vec算法
考虑商品在会话中的顺序
适合"看了又看"场景


参数：
python3 scripts/i2i_session_w2v.py --lookback_days 730 --top_n 50 --save_model

1.3 DeepWalk
基于图随机游走的商品相似度计算，发现商品间的深层关系。

特点：


构建商品关系图
随机游走生成序列
发现间接关联


参数：
python3 scripts/i2i_deepwalk.py --lookback_days 730 --top_n 50 --save_model --save_graph

1.4 Content-based 内容相似度
基于商品属性（分类、供应商等）计算相似度。

三种方法：


TF-IDF方法: 基于商品名称文本
分类方法: 基于商品分类层级
混合方法: 综合多种特征（推荐）


参数：
python3 scripts/i2i_content_similar.py --top_n 50 --method hybrid

2. 兴趣点聚合索引
根据不同维度聚合热门商品，支持个性化推荐。
支持的维度
单维度（7个）：


platform: 业务平台（pc, h5, app等）
client_platform: 客户端平台（iOS, Android, Web等）
supplier: 供应商
category_level1: 一级分类
category_level2: 二级分类
category_level3: 三级分类
category_level4: 四级分类


组合维度（4个）：


platform_client: 平台+客户端
platform_category2: 平台+二级分类
platform_category3: 平台+三级分类
client_category2: 客户端+二级分类

列表类型

hot: 热门商品（最近N天高交互）
cart: 加购商品（高加购率）
new: 新品（最近90天上架）
global: 全局热门


参数：
python3 scripts/interest_aggregation.py --lookback_days 730 --top_n 1000

3. 前置任务
3.1 商品属性获取
问题: 多个脚本需要商品名称，重复查询数据库效率低。

解决方案: 前置任务一次性获取，保存到本地文件。
python3 scripts/fetch_item_attributes.py


输出:


output/item_attributes_mappings.json: 商品ID->名称映射
output/item_attributes_stats.txt: 统计信息


效果: 减少80-90%的数据库查询次数
3.2 Session文件生成
从数据库提取用户行为数据，生成session文件供算法使用。
python3 scripts/generate_session.py --lookback_days 730 --format both


输出格式：


session.txt.YYYYMMDD: 标准格式（包含uid）
session.txt.YYYYMMDD.cpp: C++格式（纯json）


行为权重：


purchase: 10.0（购买）
contactFactory: 5.0（联系厂家）
addToCart: 3.0（加入购物车）
addToPool: 2.0（加入询价池）


🚀 使用指南
快速开始（3步）
步骤1: 安装依赖
cd /home/tw/recommendation/offline_tasks
bash install.sh

步骤2: 测试连接
python3 test_connection.py

步骤3: 运行任务
# 小数据量测试（30天数据）
python3 scripts/i2i_swing.py --lookback_days 30 --top_n 10

# 完整任务（推荐使用run.sh）
bash run.sh

运行完整流程
方式1: 使用run.sh（推荐）
cd /home/tw/recommendation/offline_tasks
bash run.sh


这将自动执行：


前置任务（商品属性、session生成）
C++ Swing算法
Python算法（Swing、W2V、DeepWalk、内容相似度）
兴趣聚合
Redis加载


方式2: 使用run_all.py（简化版）
python3 run_all.py --debug


不包括C++ Swing和Redis加载。

方式3: 单独运行任务
# 1. 前置任务
python3 scripts/fetch_item_attributes.py
python3 scripts/generate_session.py --lookback_days 730

# 2. C++ Swing
cd collaboration && bash run.sh && cd ..

# 3. Python算法
python3 scripts/i2i_swing.py --lookback_days 730 --use_daily_session --debug
python3 scripts/i2i_session_w2v.py --lookback_days 730 --top_n 50
python3 scripts/i2i_deepwalk.py --lookback_days 730 --top_n 50
python3 scripts/i2i_content_similar.py --top_n 50 --method hybrid

# 4. 兴趣聚合
python3 scripts/interest_aggregation.py --lookback_days 730 --top_n 1000

# 5. 加载到Redis
python3 scripts/load_index_to_redis.py --redis-host localhost

配置说明
主要配置在 config/offline_config.py：
# 数据库配置
DB_CONFIG = {
    'host': 'your_db_host',
    'port': '9030',
    'database': 'datacenter',
    'username': 'readonly',
    'password': 'your_password'
}

# Redis配置
REDIS_CONFIG = {
    'host': 'your_redis_host',
    'port': 6379,
    'db': 0,
    'password': None
}

# 时间配置
LOOKBACK_DAYS = 730  # 2年数据

# 行为权重
behavior_weights = {
    'click': 1.0,
    'addToCart': 3.0,
    'contactFactory': 5.0,
    'purchase': 10.0
}

# 时间衰减
time_decay_factor = 0.95  # 每30天衰减5%

查看输出结果
所有输出文件在 output/ 目录：
cd /home/tw/recommendation/offline_tasks/output
ls -lh

# 查看i2i相似度
head -5 i2i_swing_20251016.txt

# 查看兴趣点聚合
head -5 interest_aggregation_hot_20251016.txt

查看日志
cd /home/tw/recommendation/offline_tasks/logs

# 主日志
tail -f run_all_20251016.log

# 内存监控日志
tail -f memory_monitor.log

# Debug日志
ls debug/


📊 输出数据示例
i2i相似度索引
C++ Swing（高性能版）：
# 文件: collaboration/output/swing_similar.txt
3600052 2704531:0.00431593,2503886:0.00431593,3371410:0.00431593

# 可读版本: collaboration/output/swing_similar_readable.txt
3600052:商品A 2704531:商品B:0.00431593,2503886:商品C:0.00431593


Python Swing：
# 文件: output/i2i_swing_20251016.txt
12345   商品A 23456:0.8523,34567:0.7842,45678:0.7234

兴趣点聚合索引
# 文件: output/interest_aggregation_hot_20251016.txt
platform:pc 12345,23456,34567,45678,56789
category_level2:200 45678,56789,67890,78901,89012
platform_category2:pc_200   12345,23456,34567,45678


🎬 业务场景应用
场景1: 首页猜你喜欢
使用索引：
# 基于平台
interest:hot:platform:pc

# 基于分类偏好
interest:hot:category_level2:200

# 基于平台+分类
interest:hot:platform_category2:pc_200

场景2: 详情页相关推荐
使用索引：
# 行为相似（C++ Swing，生产推荐）
item:similar:swing_cpp:12345

# 行为相似（Python Swing）
item:similar:swing:12345

# 内容相似
item:similar:content_hybrid:12345

# 融合推荐（多算法）
swing_items = redis.get('item:similar:swing_cpp:12345')
w2v_items = redis.get('item:similar:w2v:12345')
content_items = redis.get('item:similar:content_hybrid:12345')
# 融合多个算法结果...

场景3: 搜索结果页推荐
使用索引：
# 全局热门
interest:global:platform:pc

# 分类相关
interest:global:category_level2:200

场景4: 供应商店铺页
使用索引：
# 供应商热门
interest:hot:supplier:10001

# 供应商新品
interest:new:supplier:10001


⚙️ 参数调优建议
Swing算法参数
alpha (0.5-1.0)


越小：越关注用户共同行为的多样性
越大：越容易忽略用户重叠度
B2B场景建议：0.5-0.7


threshold1/threshold2


threshold1: 筛选用户有效行为（建议1-3）
threshold2: 计算相似度阈值（建议3-5）
B2B低频场景可适当降低


thread_num


根据CPU核心数设置
建议：4-8（普通服务器）

数据范围参数
lookback_days


B2B低频场景：建议730天（2年）
B2C高频场景：建议30-90天
数据量大时可适当减少


top_n


i2i相似度：建议10-50
兴趣聚合：建议50-1000


🔧 故障排查
常见问题
Q1: 任务运行时间太长


减少 --lookback_days 参数（如改为365天）
减少 --top_n 参数
在更强大的机器上运行
使用C++ Swing代替Python Swing


Q2: 内存不足


Swing算法特别消耗内存，可以先跳过
只运行DeepWalk或Session W2V
对数据进行采样
调整C++代码中的max_session_list_len和max_sim_list_len


Q3: 数据库连接超时


检查数据库配置: config/offline_config.py
测试连接: python3 test_connection.py
检查网络和防火墙
增加SQL查询超时时间


Q4: Session文件不存在
# 重新生成session文件
python3 scripts/generate_session.py --lookback_days 730


Q5: 编译失败（C++ Swing）
# 检查编译器
g++ --version

# 手动编译
cd collaboration
make clean
make


Q6: 结果为空


降低threshold参数
增加lookback_days
检查数据量: wc -l output/session.txt.*

查看错误日志
# 查看最新日志
tail -100 logs/run_all_$(date +%Y%m%d).log

# 查看特定任务日志
tail -100 logs/debug/i2i_swing_*.log

# 搜索错误信息
grep -i "error" logs/run_all_*.log


📈 性能参考
在标准配置（730天数据，top_n=50）下的预估运行时间：


任务
数据量
预估时间
内存占用


C++ Swing
100万条行为
30-120分钟
4-8GB


Python Swing
100万条行为
2-4小时
4-8GB


Session W2V
100万条行为
30-60分钟
2-4GB


DeepWalk
100万条行为
1-2小时
2-4GB


内容相似度
5万商品
10-30分钟
1-2GB


兴趣点聚合
100万条行为
30-60分钟
2-4GB


总计: 约4-8小时（取决于数据量和机器配置）


🔄 定时任务设置
使用crontab
# 编辑crontab
crontab -e

# 每天凌晨2点运行（推荐）
0 2 * * * cd /home/tw/recommendation/offline_tasks && bash run.sh >> logs/cron_$(date +\%Y\%m\%d).log 2>&1

# 或者使用Python版本（不含C++ Swing和Redis加载）
0 2 * * * cd /home/tw/recommendation/offline_tasks && python3 run_all.py >> logs/cron_$(date +\%Y\%m\%d).log 2>&1

分任务调度
# 每天凌晨2点运行i2i算法
0 2 * * * cd /home/tw/recommendation/offline_tasks && python3 scripts/i2i_swing.py --lookback_days 730

# 每天凌晨4点运行兴趣聚合
0 4 * * * cd /home/tw/recommendation/offline_tasks && python3 scripts/interest_aggregation.py --lookback_days 730

# 每周日凌晨3点运行内容相似度（变化慢）
0 3 * * 0 cd /home/tw/recommendation/offline_tasks && python3 scripts/i2i_content_similar.py --top_n 50


📊 数据量统计
索引数量统计（基于400天数据）


索引类型
索引数量
单条平均大小
总大小
更新频率


i2i_deepwalk
48,376
~780B
36MB
每天


i2i_session_w2v
50,990
~840B
41MB
每天


i2i_content_name
127,720
~830B
101MB
每周


i2i_content_pic
0
-
0
每周


i2i_item_behavior
178,775
~750B
128MB
每天


interest_hot
14,001
~520B
6.9MB
每天


interest_cart
15,563
~670B
10MB
每天


interest_new
6,463
~500B
3.1MB
每天


interest_global
17,533
~660B
11MB
每天


tag_category_similar
708
~930B
630KB
每周


总计
~460,000
-
~338MB
-


注：统计数据基于 2025-10-22 的实际输出文件

Redis内存占用
加载到Redis后的内存占用约 400MB（包含key开销和Redis数据结构开销）


💡 核心优势
1. 完整性

✅ 行为相似 + 内容相似
✅ 短期热门 + 长期稳定
✅ 粗粒度 + 细粒度

2. 灵活性

✅ 支持4级分类查询
✅ 支持供应商维度
✅ 支持多维度组合

3. 可扩展性

✅ 易于添加新维度
✅ 易于添加新算法
✅ 配置化管理

4. 高性能

✅ C++ Swing高性能实现
✅ 前置任务减少数据库查询
✅ 多线程并行处理

5. 实用性

✅ 适配真实B2B数据
✅ 文档完善
✅ 易于维护


🎯 关键改进点总结

✅ 性能优化: 前置任务减少80-90%的数据库查询，C++ Swing提升10-100倍性能
✅ 架构优化: 前置任务解耦，数据准备与算法分离
✅ 功能增强: Swing算法支持日期维度，同时考虑用户整体和单日行为
✅ 集成优化: C++ Swing集成到统一流程，一键执行
✅ 文档规范: 统一管理，清晰索引
✅ 代码质量: 统一编码规范，完善错误处理


📝 相关文档

离线索引数据规范 (离线索引数据规范.md)


任务输出数据的详细格式说明
文件命名规范
数据质量检查

Redis数据规范 (Redis数据规范.md)


Redis Key规范
数据加载流程
查询示例

配置文件 (config/offline_config.py)


数据库配置
Redis配置
算法参数


📞 联系与支持
如有问题，请：


查看本文档的故障排查部分
查看日志文件: logs/
查看相关文档: doc/离线索引数据规范.md、doc/Redis数据规范.md
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文档版本: v1.1

最后更新: 2024-10-17