# 当前状态说明

## ✅ 已完成并可用的功能

### 1. i2i 行为相似算法（100%可用）
- ✅ **Swing算法** - 已适配实际数据库字段
- ✅ **Session W2V** - 已适配实际数据库字段  
- ✅ **DeepWalk** - 已适配实际数据库字段

**使用的字段**（已验证存在）：
- `sensors_events.anonymous_id`
- `sensors_events.item_id`
- `sensors_events.event`
- `sensors_events.create_time`
- `prd_goods_sku.id`
- `prd_goods_sku.name`

**输出格式**：
```
item_id \t item_name \t similar_item_id1:score1,similar_item_id2:score2,...
```

**运行命令**：
```bash
# 单独运行
python3 scripts/i2i_swing.py --lookback_days 730 --top_n 50
python3 scripts/i2i_session_w2v.py --lookback_days 730 --top_n 50
python3 scripts/i2i_deepwalk.py --lookback_days 730 --top_n 50
```

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### 2. 兴趣点聚合（部分可用）

#### 已适配的维度：
✅ **business_platform** - 业务平台维度
```
platform:pc → item_id1:score1,item_id2:score2,...
platform:mobile → ...
```

✅ **client_platform** - 客户端平台维度
```
client_platform:web → item_id1:score1,item_id2:score2,...
client_platform:app → ...
```

✅ **platform_client** - 组合维度
```
platform_client:pc_web → item_id1:score1,item_id2:score2,...
```

#### 已适配的列表类型：
✅ **hot** - 热门商品（基于最近180天）
✅ **cart** - 加购商品
✅ **new** - 新品（基于create_time）

**运行命令**：
```bash
python3 scripts/interest_aggregation.py --lookback_days 730 --top_n 1000
```

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## ⚠️ 原计划但未实现的功能（因字段不存在）

### sensors_events 表缺失字段：
- ❌ `country` - 国家/销售区域
- ❌ `customer_type` - 客户类型

### prd_goods_sku 表缺失字段：
- ❌ `category_level2_id` - 二级分类
- ❌ `category_level3_id` - 三级分类

### 影响的索引：
- ❌ country:{country}
- ❌ customer_type:{type}
- ❌ category_level2:{cat_id}
- ❌ category_level3:{cat_id}
- ❌ 相关的组合维度索引

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## 📊 业务场景映射（更新后）

### 场景1: 首页猜你喜欢
**可用索引**：
```python
# 按平台推荐
interest:hot:platform:pc
interest:hot:platform:mobile

# 按客户端平台推荐
interest:hot:client_platform:web
interest:hot:client_platform:app

# 组合维度
interest:hot:platform_client:pc_web
```

### 场景2: 详情页大家都在看
**可用索引**：
```python
# i2i相似度（完全可用）
i2i:swing:{item_id}
i2i:session_w2v:{item_id}
i2i:deepwalk:{item_id}
```

### 场景3: 搜索结果页推荐
**可用索引**：
```python
# 按平台的全局推荐
interest:global:platform:pc
interest:global:client_platform:web

# 或使用 page_type（需要扩展）
interest:global:page_type:search
```

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## 🎯 当前可用的完整索引列表

### i2i索引（完全可用）
```
i2i:swing:{item_id}
i2i:session_w2v:{item_id}
i2i:deepwalk:{item_id}
```

### 兴趣点聚合索引（部分可用）

**单维度**：
```
platform:{business_platform}           # 如：platform:pc
client_platform:{client_platform}      # 如：client_platform:web
```

**组合维度**：
```
platform_client:{platform}_{client}    # 如：platform_client:pc_web
```

**列表类型前缀**：
```
interest:hot:...
interest:cart:...
interest:new:...
interest:global:...
```

**完整示例**：
```
interest:hot:platform:pc
interest:hot:client_platform:web
interest:hot:platform_client:pc_web
interest:cart:platform:mobile
interest:new:client_platform:app
interest:global:platform:pc
```

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## 🚀 快速运行

### 测试i2i功能（完全可用）
```bash
cd /home/tw/recommendation/offline_tasks

# 运行Swing算法（小数据量测试）
python3 scripts/i2i_swing.py --lookback_days 30 --top_n 10

# 查看输出
head -n 5 output/i2i_swing_*.txt
```

### 测试兴趣点聚合（部分可用）
```bash
# 运行兴趣点聚合（小数据量测试）
python3 scripts/interest_aggregation.py --lookback_days 30 --top_n 100

# 查看输出
head -n 10 output/interest_aggregation_hot_*.txt
grep "^platform:" output/interest_aggregation_hot_*.txt | head -5
```

### 运行所有可用任务
```bash
# 运行全部
python3 run_all.py --lookback_days 730 --top_n 50

# 查看日志
tail -f logs/run_all_*.log
```

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## 💡 建议

### 短期建议（立即可用）
1. **优先使用 i2i 功能** - 这部分功能完整且经过验证
2. **使用现有平台维度** - platform 和 client_platform 可以满足基本需求
3. **测试小数据量** - 先用30天数据测试，确认无误后再用完整数据

### 中期建议（需要扩展）
1. **添加更多维度** - 可以考虑使用 `page_type`、`item_type` 等现有字段
2. **关联其他表** - 如果其他表有分类信息，可以通过 JOIN 获取
3. **解析JSON字段** - `__properties` 可能包含额外信息

### 长期建议（需要数据支持）
1. **补充用户特征字段** - 在 sensors_events 表中添加 country、customer_type 字段
2. **补充商品分类字段** - 在 prd_goods_sku 表或关联表中添加分类信息
3. **建立用户画像表** - 单独维护用户属性信息

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## 📞 文档索引

- **FIELD_MAPPING.md** - 字段映射详细说明
- **DATABASE_SETUP.md** - 数据库配置指南
- **TROUBLESHOOTING.md** - 故障排除
- **CHANGELOG.md** - 更新日志
- **README.md** - 完整文档

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**更新时间**: 2025-10-16  
**状态**: i2i功能完全可用，兴趣点聚合部分可用