Implementação técnica do perfil de usuário em tempo real
Os sistemas de recomendação de comércio eletrônico exigem atualizações segundo a segundo para a análise do comportamento do usuário, o que é difícil de satisfazer com as soluções tradicionais. Com o Tinybird, é possível construir:
- Processamento de fluxo de eventos comportamentais: Ingestão de eventos em tempo real, como exibições/adições via Kafka
- Cálculo dinâmico de rótulos: Cálculo de preferências de juros para a última hora usando a função de janela SQL
- Integração de testes AB: Retornar dinamicamente resultados de recomendação para diferentes estratégias na camada de API
Principais etapas de realização:
- Definir a estrutura da tabela de eventos do usuário: contém
user_id,event_type,item_id,timestampetc. campos - Escreva consultas agregadas em tempo real:
SELECT item_category, COUNT() as freq FROM events WHERE user_id = {{uid}} AND timestamp > now() - 3600 GROUP BY item_category ORDER BY freq DESC LIMIT 3 - Interface com sistemas de recomendação: chamadas de front-end por segundo
/v1/user_profile?uid=123Obtenha o retrato mais recente
Casos reais mostram que, depois que uma empresa de comércio eletrônico internacional usou a solução, a taxa de cliques de referência aumentou em 37% e o GMV cresceu em 21%.
Essa resposta foi extraída do artigoTinybird: uma plataforma para criar rapidamente APIs de análise de dados em tempo realO
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