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电商推荐系统中查询优化研究
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作者 张玉莹 宁士勇 《哈尔滨商业大学学报（自然科学版）》 CAS 2019年第2期199-203,共5页
分析了电商推荐系统实现过程中的瓶颈问题,对比目前经常采用的查询优化技术,通过结合SSM+Duboox框架,尝试采用数据缓存、分面查询和Solr搜素等方法来进行查询优化,提升查询速度;对电商推荐系统进行业务逻辑分析,设计出三级商品分类列表... 分析了电商推荐系统实现过程中的瓶颈问题,对比目前经常采用的查询优化技术,通过结合SSM+Duboox框架,尝试采用数据缓存、分面查询和Solr搜素等方法来进行查询优化,提升查询速度;对电商推荐系统进行业务逻辑分析,设计出三级商品分类列表查询功能,方便用户查询,提高了推荐的精准度. 展开更多
关键词 电子商务 查询优化 分面搜索 缓存 SSM框架 solr搜索技术
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