AIGC在电商Web端的个性化推荐技术实现

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发布时间:2025-09-15 09:06:27

本文导读

——当算法遇见诗意，推荐就成了艺术

前言

想象一下：你刚在电商网页上点开了一瓶可乐，页面下一秒就给你推送了薯片。是不是感觉浏览器背后躲着一个贴心小跟班？
其实，这就是AIGC（AI Generated Content）+ 推荐系统的力量。电商平台早已不是产品的冷冰冰货架，而是一个懂你喜好、比你妈还懂你要什么的存在。

本文将结合底层计算机原理与幽默的叙事，带你拆解电商Web端的个性化推荐技术实现。
别担心，我们不会掉进高等数学的黑洞，所有“复杂公式”都会用朴素的语言描述。

一、推荐系统的“三重门”

1. 数据的门

Web端个性化推荐的第一步，是收集你的“蛛丝马迹”：

你看过什么（点击/浏览）
你买过什么（购买历史）
你停留了多久（时长行为）
类似用户在干嘛（协同效应）

从计算机底层看，这些其实就是：

事件日志：由浏览器传回后台，写入数据库或消息队列（例如Kafka）。
存储结构：底层往往采用列式存储（如HBase）或KV存储（如Redis），以保证检索速度。

2. 模型的门

传统推荐 = 协同过滤和内容匹配。
现在AIGC推荐则更像一个带脑子的作家：

它不只是拼接产品，而是能“生成”更符合语境和个性化的推荐描述（比如文案）。
大语言模型可以学习用户历史行为，把“点击过的咖啡”与“可能喜欢的糕点”关联起来。

我们可以这么抽象理解它：

用户行为 → 特征向量（记住，只是一个数字列表）。
商品信息 → 特征向量。
模型就像“丘比特 ”，计算两个向量的亲密度，越亲密，越推荐。

3. 展示的门 ️

推荐结果不仅要“算出来”，还要“推送出去”：

前端（Web）需要接收API返回的推荐列表，并进行渲染。
AIGC可以直接生成文案，比如把冷冰冰的“咖啡豆”推荐成：
- “深夜加班好伙伴，加一杯不打瞌睡的曼特宁吧！”

二、Web端实现的底层逻辑

想象用户打开电商网站的那一瞬间，背后发生了大戏：

浏览器发出请求
- JS脚本会打点：track("user.clicked.item", {id: "123"})
后台接收事件
- 写日志 → 消息队列 → 特征服务更新
推荐系统调度模型
- 模型查询用户向量
- 模型计算“亲密度值”
结果返回前端
- 返回一组推荐商品
- AIGC生成文案
浏览器渲染结果
- 页面展示出既靠谱又文艺的推荐位

三、用JS写个小例子

下面用最简易的JS来模拟 Web端请求 + 文案生成 的逻辑。

<!DOCTYPE html>
<html lang="zh">
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <title>AIGC个性化推荐</title>
  <style>
    body { font-family: sans-serif; padding: 20px; background: #fafafa; }
    .product { background: #fff; border-radius: 8px; padding: 12px; margin: 10px 0; box-shadow: 0 2px 6px rgba(0,0,0,0.1);}
    .title { font-weight: bold; }
    .desc { color: #666; margin-top: 6px; }
  </style>
</head>
<body>
  <h2> 为你推荐</h2>
  <div id="recommendations"></div>

  <script>
    // 模拟用户浏览历史
    const userHistory = ["咖啡", "加班", "熬夜"];

    // 模拟商品库
    const productDB = [
      { name: "曼特宁咖啡豆", baseDesc: "浓郁风味" },
      { name: "蓝山咖啡", baseDesc: "顺滑香气" },
      { name: "黄油曲奇", baseDesc: "酥脆口感" }
    ];

    // 简易“亲密度算法”：如果词匹配就推荐
    function recommend(products, history) {
      return products.map(p => {
        let score = history.filter(h => p.baseDesc.includes(h) || p.name.includes(h)).length;
        return {...p, score};
      }).sort((a, b) => b.score - a.score);
    }

    // AIGC风格文案生成（简化）
    function generateText(product, history) {
      if(history.includes("加班")){
        return `【${product.name}】 ${product.baseDesc} —— 深夜加班救星，来一杯再战三小时！`;
      }
      return `【${product.name}】 ${product.baseDesc} —— 或许是你下一个心头好。`;
    }

    const results = recommend(productDB, userHistory);

    const container = document.getElementById("recommendations");
    results.forEach(p => {
      const div = document.createElement("div");
      div.className = "product";
      div.innerHTML = `<div class="title">${p.name}</div>
                       <div class="desc">${generateText(p, userHistory)}</div>`;
      container.appendChild(div);
    });
  </script>
</body>
</html>