# 推荐系统离线任务改进总结

**日期**: 2024-10-17  
**改进内容**: 前置任务优化、文档整理、算法增强

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## ✅ 完成的改进

### 1. 前置任务：商品属性获取

**问题**: 多个脚本都需要获取ID->名称映射，导致重复查询数据库，效率低下。

**解决方案**:
- ✅ 创建 `fetch_item_attributes.py` 作为前置任务
- ✅ 一次性从数据库获取所有ID->名称映射
- ✅ 保存到本地JSON文件 (`item_attributes_mappings.json`)
- ✅ 后续任务直接加载本地文件，避免重复查询

**新增文件**:
```
offline_tasks/scripts/fetch_item_attributes.py
offline_tasks/output/item_attributes_mappings.json
offline_tasks/output/item_attributes_stats.txt
```

**修改文件**:
```
offline_tasks/scripts/debug_utils.py
  - 新增 load_name_mappings_from_file() 函数
  - fetch_name_mappings() 标记为已弃用

offline_tasks/scripts/add_names_to_swing.py
  - 改用 load_name_mappings_from_file()
  - 移除数据库连接代码

offline_tasks/scripts/i2i_swing.py
  - 改用 load_name_mappings_from_file()
  - Debug模式加载本地映射

offline_tasks/run_all.py
  - 添加前置任务1: fetch_item_attributes
  - 添加前置任务2: generate_session
  - 调整任务执行顺序
```

**效果**:
- ⚡ 大幅减少数据库查询次数
- 🚀 提升整体任务执行速度
- 💾 统一的映射数据源，避免不一致

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### 2. Session文件生成前置化

**改进**: 将session文件生成作为独立的前置任务

**新增任务流程**:
```
run_all.py 执行顺序:
前置任务:
1. fetch_item_attributes.py   → 获取商品属性
2. generate_session.py         → 生成用户session文件
3. run_cpp_swing()             → C++ Swing算法（使用session）

核心算法任务:
4. i2i_swing.py               → Python Swing算法（启用日期维度）
5. i2i_session_w2v.py         → Session W2V
6. i2i_deepwalk.py            → DeepWalk
7. i2i_content_similar.py     → 内容相似度
8. interest_aggregation.py    → 兴趣聚合
```

**好处**:
- 📦 Session文件可复用于多个任务
- 🔄 C++版Swing算法可直接使用session文件
- 🎯 数据准备与算法执行解耦

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### 3. Swing算法增强：支持日期维度

**功能**: i2i_swing.py 现在支持 uid+日期 作为额外的session维度

**实现方式**:
```python
# 数据duplicate：
# 1. 原始数据：uid -> items
# 2. 日期数据：uid_YYYYMMDD -> items
# 3. 合并后输入Swing算法

# 新增参数
--use_daily_session        # 启用日期维度（默认开启）
--no_daily_session         # 禁用日期维度
```

**示例**:
```bash
# 使用日期维度（默认）
python3 scripts/i2i_swing.py --lookback_days 730 --debug

# 禁用日期维度
python3 scripts/i2i_swing.py --lookback_days 730 --no_daily_session
```

**效果**:
- 📈 同时考虑用户整体行为和单日行为
- 🎯 更精准的物品相似度计算
- 🔍 捕获用户短期和长期兴趣

**原理**:
```
原始数据:
  user_A -> [item1, item2, item3]  (跨多天的行为)

Duplicate后:
  user_A -> [item1, item2, item3]       # 原始session
  user_A_20241015 -> [item1]            # 10月15日session
  user_A_20241016 -> [item2, item3]     # 10月16日session

算法同时考虑：
- 用户整体偏好（跨时间）
- 用户单日集中行为（同一天购买的商品更相关）
```

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### 4. 文档整理与规范化

**问题**: 文档散乱，临时记录太多，命名不规范。

**解决方案**:

#### 4.1 创建统一文档中心
```
offline_tasks/doc/
├── README.md                    # 文档索引
├── 从这里开始.md
├── 快速开始.md
├── Swing算法使用指南.md
├── 运行脚本指南.md
├── 调试指南.md
├── 离线索引数据规范.md
├── Redis数据规范.md
├── 完整索引列表.md
├── 数据库配置说明.md
├── 故障排查指南.md
├── 更新日志.md
└── Swing实现总结.md
```

#### 4.2 删除临时文档
```
已删除的临时文档（offline_tasks/）:
- MEMORY_MONITORING_UPDATE.md
- LATEST_UPDATES.md
- CONTENT_SIMILARITY_UPDATE.md
- QUICKSTART_NEW.md
- CHANGES_SUMMARY.md
- B2B_LOW_FREQUENCY_OPTIMIZATION.md
- FIX_NAME_MAPPING.md
- QUICK_DEBUG_SUMMARY.md
- UPDATE_CONFIG_GUIDE.md
- FINAL_UPDATE.md
- FINAL_SUMMARY.md
- CURRENT_STATUS.md
- DELIVERY.md
- PROJECT_SUMMARY.md
- STRUCTURE.md
- FIELD_MAPPING.md

已删除的临时文档（根目录）:
- DEBUG_IMPLEMENTATION_SUMMARY.md
- CONFIG_CHANGES_SUMMARY.md
- OFFLINE_TASKS_SUMMARY.md
- OFFLINE_TASKS_README.md
- tables_structure.md
```

#### 4.3 文档命名规范
- ✅ 所有重要文档使用中文名
- ✅ 统一放在 `doc/` 目录
- ✅ 创建 `doc/README.md` 索引
- ✅ collaboration目录下的文档同步规范

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## 📊 改进效果对比

### 数据库查询优化

**改进前**:
```
每次运行任务:
  1. i2i_swing.py        → 查询商品名称
  2. add_names_to_swing  → 查询商品名称
  3. 其他debug任务       → 重复查询
  
总查询次数: 5-10次（取决于任务数）
```

**改进后**:
```
每次运行任务:
  1. fetch_item_attributes.py  → 查询1次，保存文件
  2. 所有后续任务              → 加载本地文件
  
总查询次数: 1次
```

**性能提升**: 减少 80-90% 的数据库查询

### Session文件生成

**改进前**:
```
- i2i_swing.py 内部查询数据库
- C++ Swing需要手动准备数据
```

**改进后**:
```
- generate_session.py 统一生成
- 支持两种格式（标准/C++）
- 所有算法可复用
```

### 文档管理

**改进前**:
- 30+ 散乱的Markdown文件
- 无明确分类和索引
- 大量临时记录

**改进后**:
- 13个核心文档
- 统一在 doc/ 目录
- 清晰的索引和分类

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## 🚀 使用指南

### 运行完整流程

```bash
cd /home/tw/recommendation/offline_tasks

# 方式1: 运行全部任务（推荐）
bash run.sh

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

# 方式3: 分步运行
# 步骤1: 获取商品属性
python3 scripts/fetch_item_attributes.py

# 步骤2: 生成session文件
python3 scripts/generate_session.py --lookback_days 730

# 步骤3: 运行C++ Swing
cd collaboration && bash run.sh && cd ..

# 步骤4: 运行Python Swing（启用日期维度）
python3 scripts/i2i_swing.py --lookback_days 730 --use_daily_session --debug
```

### C++ Swing算法

```bash
# C++ Swing现已集成到run.sh，会自动执行
# 如需单独运行:
cd /home/tw/recommendation/offline_tasks/collaboration
bash run.sh

# 查看结果
ls -lh output/swing_similar*.txt
cat output/swing_similar_readable.txt | head -20
```

### 查看文档

```bash
cd /home/tw/recommendation/offline_tasks/doc

# 查看文档索引
cat README.md

# 快速开始
cat 快速开始.md

# 详细使用指南
cat Swing算法使用指南.md
```

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## 📁 文件结构

```
recommendation/
├── offline_tasks/
│   ├── scripts/
│   │   ├── fetch_item_attributes.py      # 新增：前置任务
│   │   ├── generate_session.py           # 已有：session生成
│   │   ├── add_names_to_swing.py         # 修改：使用本地映射
│   │   ├── i2i_swing.py                  # 修改：支持日期维度
│   │   └── debug_utils.py                # 修改：添加加载函数
│   ├── collaboration/                    # 移动：C++ Swing目录
│   │   ├── src/
│   │   ├── bin/
│   │   ├── run.sh                        # 修改：路径更新
│   │   └── output/
│   ├── doc/                              # 新增：文档中心
│   │   ├── README.md
│   │   ├── 快速开始.md
│   │   ├── Swing算法使用指南.md
│   │   └── ...
│   ├── output/
│   │   ├── item_attributes_mappings.json # 新增：映射文件
│   │   ├── item_attributes_stats.txt     # 新增：统计信息
│   │   └── session.txt.YYYYMMDD          # session文件
│   ├── run.sh                            # 新增：主执行脚本
│   ├── run_all.py                        # 修改：简化版本
│   └── README.md
```

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## 🔧 C++ Swing算法集成

### 改进内容

**之前**: C++ Swing在外层目录，需要手动切换
```bash
cd /home/tw/recommendation/collaboration
bash run.sh
```

**现在**: 已移入offline_tasks，集成到`run.sh`自动执行

### 执行流程

```
run.sh:
1. fetch_item_attributes.py
2. generate_session.py        ← 生成session.txt.YYYYMMDD.cpp
3. collaboration/run.sh       ← 直接调用C++ Swing
   ├─ 编译C++程序
   ├─ 读取session文件
   ├─ 运行Swing算法
   ├─ 合并多线程结果
   └─ 生成可读版本（自动添加商品名）
4. i2i_swing.py              ← Python Swing
5. i2i_session_w2v.py        ← Session W2V
6. i2i_deepwalk.py           ← DeepWalk
7. i2i_content_similar.py    ← 内容相似度
8. interest_aggregation.py   ← 兴趣聚合
9. load_index_to_redis.py    ← 加载到Redis
```

### 输出结果

C++ Swing执行后，结果保存在：
```
offline_tasks/collaboration/output_YYYYMMDD/
├── sim_matrx.*                      # 多线程输出
├── swing_similar.txt                # 合并结果（ID格式）
└── swing_similar_readable.txt       # 可读版本（ID:名称格式）

offline_tasks/collaboration/output -> output_YYYYMMDD  # 软链接
```

### 优势

- ✅ **自动化**: 无需手动切换目录
- ✅ **依赖管理**: 确保session文件已生成
- ✅ **错误处理**: 失败不影响后续任务
- ✅ **日志统一**: 所有任务日志在同一个文件
- ✅ **性能**: C++版本比Python版快10-100倍

### 单独运行

如需单独运行C++ Swing（不执行其他任务）：
```bash
cd /home/tw/recommendation/offline_tasks/collaboration
bash run.sh
```

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## 🎯 核心改进点总结

1. **✅ 性能优化**: 减少80-90%的数据库查询
2. **✅ 架构优化**: 前置任务解耦，数据准备与算法分离
3. **✅ 功能增强**: Swing算法支持日期维度
4. **✅ 集成优化**: C++ Swing集成到统一流程
5. **✅ 文档规范**: 统一管理，中文命名，清晰索引
6. **✅ 代码质量**: 无Linter错误，统一编码规范

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## 📝 后续建议

### 短期优化

1. **监控与告警**
   - 添加任务执行时间监控
   - 映射文件过期检测
   - 自动重新获取机制

2. **性能优化**
   - Session文件增量更新
   - 映射文件分批加载
   - 并行任务执行

### 长期规划

1. **分布式支持**
   - 多机协同计算
   - 数据分片处理
   
2. **实时更新**
   - 在线学习机制
   - 增量索引更新

3. **A/B测试框架**
   - 多版本算法对比
   - 效果评估系统

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## 📞 相关文档

- **快速开始**: [doc/快速开始.md](./快速开始.md)
- **详细指南**: [doc/Swing算法使用指南.md](./Swing算法使用指南.md)
- **故障排查**: [doc/故障排查指南.md](./故障排查指南.md)
- **文档索引**: [doc/README.md](./README.md)

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**改进完成时间**: 2024-10-17  
**状态**: ✅ 已完成并测试通过