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TiDB 在连锁快餐企业丨海量交易与实时分析的应用探索

对于很多现代人来说,在忙碌的工作中,一顿口味不错、能量满满、质量可靠且快速方便的汉堡、薯条、炸鸡的确是不错的选择。更何况快餐中富含的盐、糖、脂肪和碳水化合物也更容易让人产生满足感。 但在享受快餐所带来的快乐时,你是否也曾想过,快餐企业在运营成百上千家门店的同时是如何做到线上买券、线下提货,在家下单、快递上门,手机下单、门店取货等一系列高级别数字化操作的? 疫情以来,餐饮行业总体的损失不可谓不沉重,但最先从打击中恢复的却是门店数量最多、经营最复杂的各大快餐巨头,或者更具体的说,是那些在 DTC 有着更多投入和积累的快餐企业。以去年双十一为例,多家快餐顶流仅用不到 12 小时就突破了去年双十一全天的销售额,业务涨势喜人。 那么这个能让众多快餐企业趋之若鹜的 DTC 又是何方神圣?DTC(Direct to Customer,即“直接面向消费者”),这是一种重心在线上的、以直接面对消费者为核心目标的经营模式。结合国内消费环境,DTC 强调利用 APP、小程序或其他线上渠道为所有消费者提供 360 度的全方位用户体验。与传统的经营模式相比,DTC 的优势主要体现在更接近消费者、关注消费行为、重...

详细解读!推荐算法架构——召回

导语|召回模块面对几百上千万的推荐池物料规模,候选集十分庞大。由于后续有排序模块作为保障,故不需要十分准确,但必须保证不要遗漏和低延迟。目前主要通过多路召回来实现,一方面各路可以并行计算,另一方面取长补短。召回通路主要有非个性化和个性化两大类。 一、推荐算法总体架构 (一)推荐算法意义 随着互联网近十年来的大力发展,用户规模和内容规模均呈现迅猛发展。用户侧日活过亿早已不是什么新鲜事,内容侧由于UGC生产方式的普及,拥有几十亿内容库的平台也屡见不鲜。如何让海量用户在海量内容中找到自己喜欢的,以及如何让海量内容被海量用户精准消费,一直以来都是每个公司十分核心的问题。在这个背景下,搜索系统和推荐系统应运而生。搜索系统主要解决用户寻找感兴趣的内容,偏主动型消费。推荐系统则主要解决内容推送给合适用户,偏被动型消费。二者一边牵引用户,一边牵引内容,是实现用户与内容匹配的中间媒介。推荐系统在每个公司都是十分核心的地位,其意义主要有: 用户侧,为用户及时精准的推送感兴趣的个性化内容,并不断发现和培养用户的潜在兴趣,满足用户消费需求,提升用户体验,从而提升用户活跃度和留存。 内容侧,作为流量分发平...

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