实时用户画像的技术实现
电商推荐系统需要秒级更新的用户行为分析,传统方案难以满足。通过Tinybird可构建:
- 行为事件流处理: 将浏览/加购等事件通过Kafka实时摄入
- 动态标签计算: 使用SQL窗口函数计算最近1小时兴趣偏好
- AB测试集成: 在API层动态返回不同策略的推荐结果
关键实现步骤:
- 定义用户事件表结构:包含
user_id
,event_type
,item_id
,timestamp
etc. campos - 编写实时聚合查询:
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
- 与推荐系统对接:前端每秒调用
/v1/user_profile?uid=123
获取最新画像
实际案例显示,某跨境电商使用该方案后,推荐点击率提升37%,GMV增长21%。
Essa resposta foi extraída do artigoTinybird: uma plataforma para criar rapidamente APIs de análise de dados em tempo realO