一种产品的推荐方法技术

本发明专利技术提供一种产品的推荐方法

【技术实现步骤摘要】
一种产品的推荐方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及数据处理领域，尤其涉及一种产品的推荐方法
、
装置
、
电子设备及计算机可读存储介质
。

技术介绍

[0002]现有技术中，产品推荐服务接口使用单服务部署，采用传统烟囱式的系统架构，多个功能模块都是垂直的体系架构，不同模块之间共享服务资源，在高并发环境下会降低服务性能
。
于是现有技术通过将不同业务能力进行拆分解耦，将产品推荐服务以分布式服务框架独立部署，提升并发处理能力，同时也不会影响其他业务模块
。
[0003]然而，当产品推荐服务的并发能力较大时，后台数据库的处理能力会成为访问性能的瓶颈，随着数据库压力增加，会出现较多的慢
SQL(Structured Query Language
，结构化查询语言
)
，处理时延变得更长
。
另外，在产品推荐服务重新部署或重启时会出现无缓存情况，导致大量请求穿透到数据库中，请求查询慢甚至影响系统稳定性
。
因此，如何优化产品推荐服务接口的访问性能，防止高并发访问对后台服务
、
数据库造成过大的处理压力，成为了必须解决的关键问题
。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术的上述不足，提供一种产品的推荐方法
、
装置
、
电子设备及计算机可读存储介质，该方法可以实现产品推荐服务接口访问性能的优化，减轻高并发访问对后台服务
、
数据库造成过大的处理压力，提升产品推荐服务在高并发环境下的数据处理能力
。
[0005]第一方面，本专利技术提供一种产品的推荐方法，包括：响应于产品推荐服务调用，根据用户特征从多级缓存中获取产品推荐策略信息；若多级缓存中未记录产品推荐策略信息，则从数据库中获取产品推荐策略信息；根据产品推荐策略信息获取推荐产品信息，以用于产品推荐，其中，多级缓存包括但不限于：第一缓存和第二缓存
。
[0006]优选地，所述响应于产品推荐服务调用，根据用户特征从多级缓存中获取产品推荐策略信息，具体包括：响应于产品推荐服务调用，根据用户特征从多级缓存中查询产品推荐策略列表；根据产品推荐策略列表从第一缓存中分别获取产品推荐策略列表中各策略对应的产品推荐策略信息；若第一缓存中未记录产品推荐策略列表中各策略对应的产品推荐策略信息，则从第二缓存中获取产品推荐策略列表中各策略对应的产品推荐策略信息
。
[0007]优选地，在所述响应于产品推荐服务调用，根据用户特征从多级缓存中查询产品推荐策略列表之后，产品的推荐方法还包括：若在多级缓存中未查询到产品推荐策略列表，则根据用户特征从数据库中查询产品推荐策略列表
。
[0008]优选地，在所述若第一缓存中未记录产品推荐策略列表中各策略对应的产品推荐策略信息，则从第二缓存中获取产品推荐策略列表中各策略对应的产品推荐策略信息之后，产品的推荐方法还包括：若从第二缓存中获取得到产品推荐策略信息，则通过消息队列
进行集群广播，将产品推荐策略信息写入第一缓存；若从数据库中获取得到产品推荐策略信息，则将产品推荐策略信息写入第二缓存，并通过消息队列进行集群广播，将产品推荐策略信息写入第一缓存
。
[0009]优选地，所述若多级缓存中未记录产品推荐策略信息，则从数据库中获取产品推荐策略信息，具体包括：根据产品推荐策略列表从数据库中分别获取产品推荐策略列表中各策略对应的产品推荐策略信息
。
[0010]优选地，在所述根据产品推荐策略信息获取推荐产品信息，以用于产品推荐之后，产品的推荐方法还包括：记录产品推荐策略信息中的产品推荐策略标识，得到推荐记录；统计推荐记录中各产品推荐策略标识的数量；若产品推荐策略标识的数量超过预设值，则将产品推荐策略标识对应的产品推荐策略进行汇总，得到近期常查询策略列表
。
[0011]优选地，在所述响应于产品推荐服务调用，根据用户特征从多级缓存中获取推荐产品信息之前，产品的推荐方法还包括：根据推荐产品创建产品推荐策略；根据产品推荐策略圈定目标用户群特征；根据目标用户群特征查询用户特征；构建产品推荐策略与用户特征的映射关系，并将所述映射关系存储至数据库；根据同一用户特征汇总产品推荐策略，得到产品推荐策略列表；查询近期热点数据，并写入多级缓存，其中，热点数据包括近期新建产品推荐策略和近期常查询策略列表
。
[0012]第二方面，本专利技术还提供一种产品的推荐装置，包括：第一获取模块
、
第二获取模块和推荐模块，第一获取模块，用于响应于产品推荐服务调用，根据用户特征从多级缓存中获取产品推荐策略信息，第一获取模块，与第一获取模块连接，用于若多级缓存中未记录产品推荐策略信息，则从数据库中获取产品推荐策略信息，推荐模块，与第一获取模块和第二获取模块连接，用于根据产品推荐策略信息获取推荐产品信息，以用于产品推荐，其中，多级缓存包括但不限于：第一缓存和第二缓存
。
[0013]第三方面，本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以实现上述第一方面提供的产品的推荐方法
。
[0014]第四方面，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述第一方面提供的产品的推荐方法
。
[0015]本专利技术提供的一种产品的推荐方法
、
装置
、
电子设备及计算机可读存储介质，通过将部分产品推荐策略信息实时动态地缓存到多级缓存中，通过优先在多级缓存中请求查询，减轻对数据库的查询压力
。
因此，本专利技术能够实现产品推荐服务接口访问性能的优化，减轻高并发访问对后台服务
、
数据库造成过大的处理压力，提升产品推荐服务在高并发环境下的数据处理能力
。
附图说明
[0016]图1为本专利技术实施例1的一种产品的推荐方法的流程图；
[0017]图2为本专利技术实施例2的一种产品的推荐方法的流程图；
[0018]图3为本专利技术实施例3的一种产品推荐的部署方法的流程图；
[0019]图4为本专利技术实施例4的一种产品推荐策略的生成方法的流程图；
[0020]图5为本实施例5的一种产品的推荐装置的结构示意图
。
具体实施方式
[0021]为使本领域技术人员更好地理解本专利技术的技术方案，下面将结合附图对本专利技术实施方式作进一步地详细描述
。
[0022]可以理解的是，此处描述的具体实施例和附图仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定
。
[0023]可以理解的是，在不冲突的情况下，本专利技术中的各实施例及实施例中的各特征可相互组合
。
[0024本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种产品的推荐方法，其特征在于，包括：响应于产品推荐服务调用，根据用户特征从多级缓存中获取产品推荐策略信息；若多级缓存中未记录产品推荐策略信息，则从数据库中获取产品推荐策略信息；根据产品推荐策略信息获取推荐产品信息，以用于产品推荐，其中，多级缓存包括但不限于：第一缓存和第二缓存
。2.
根据权利要求1所述的产品的推荐方法，其特征在于，所述响应于产品推荐服务调用，根据用户特征从多级缓存中获取产品推荐策略信息，具体包括：响应于产品推荐服务调用，根据用户特征从多级缓存中查询产品推荐策略列表；根据产品推荐策略列表从第一缓存中分别获取产品推荐策略列表中各策略对应的产品推荐策略信息；若第一缓存中未记录产品推荐策略列表中各策略对应的产品推荐策略信息，则从第二缓存中获取产品推荐策略列表中各策略对应的产品推荐策略信息
。3.
根据权利要求2所述的产品的推荐方法，其特征在于，在所述响应于产品推荐服务调用，根据用户特征从多级缓存中查询产品推荐策略列表之后，还包括：若在多级缓存中未查询到产品推荐策略列表，则根据用户特征从数据库中查询产品推荐策略列表
。4.
根据权利要求2中所述的产品的推荐方法，其特征在于，在所述若第一缓存中未记录产品推荐策略列表中各策略对应的产品推荐策略信息，则从第二缓存中获取产品推荐策略列表中各策略对应的产品推荐策略信息之后，还包括：若从第二缓存中获取得到产品推荐策略信息，则通过消息队列进行集群广播，将产品推荐策略信息写入第一缓存；若从数据库中获取得到产品推荐策略信息，则将产品推荐策略信息写入第二缓存，并通过消息队列进行集群广播，将产品推荐策略信息写入第一缓存
。5.
根据权利要求2中所述的产品的推荐方法，其特征在于，所述若多级缓存中未记录产品推荐策略信息，则从数据库中获取产品推荐策略信息，具体包括：根据产品推荐策略列表从数据库中分别获取产品推荐策略列表中各策略对应的产品推荐策略信息

【专利技术属性】
技术研发人员：曾聪，罗振廷，许伟义，张凌威，黎振强，严钇，
申请(专利权)人：中国联合网络通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：