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摘要:
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.
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相关文献总数  
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文献信息
篇名 电商推荐系统中查询优化研究
来源期刊 哈尔滨商业大学学报(自然科学版) 学科 工学
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
年,卷(期) 2019,(2) 所属期刊栏目 计算机与信息工程
研究方向 页码范围 199-203
页数 5页 分类号 TP391
字数 1306字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-0946.2019.02.017
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 宁士勇 哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院 10 92 4.0 9.0
2 张玉莹 哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院 2 2 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (42)
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研究主题发展历程
节点文献
电子商务
查询优化
分面搜索
缓存
SSM框架
Solr搜索技术
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
哈尔滨商业大学学报(自然科学版)
双月刊
1672-0946
23-1497/N
大16开
哈尔滨市道里区通达街138号
1980
chi
出版文献量(篇)
3911
总下载数(次)
16
总被引数(次)
20147
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