ECRS_Web 项目使用教程

ECRS_Web 项目使用教程

ECRS_Web 基于深度学习的商品推荐系统，高性能，可承受高并发，可跨平台 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ec/ECRS_Web

1. 项目目录结构及介绍

ECRS_Web/
├── ECRS_jav_demo/
│   └── Client.java
├── __pycache__/
├── cache/
├── milvus_tool/
├── proto/
├── rank_model/
├── static/
├── templates/
├── user_vector_model/
│   └── serving_server_dir/
├── LICENSE
├── README.md
├── as.py
├── client.py
├── cm.py
├── controller.py
├── controller2.py
├── product_vectors.txt
├── products.dat
├── rank.py
├── recall.py
├── to_milvus.py
├── to_redis.py
├── um.py
└── users.dat

目录结构说明

• ECRS_jav_demo/: 包含跨平台演示的Java文件。
• __pycache__/: Python缓存文件目录。
• cache/: 缓存文件目录。
• milvus_tool/: Milvus工具目录。
• proto/: 协议文件目录。
• rank_model/: 排序模型目录。
• static/: 静态文件目录。
• templates/: 模板文件目录。
• user_vector_model/: 用户向量模型目录。
• serving_server_dir/: 模型推理服务目录。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文件。
• as.py: 应用服务启动文件。
• client.py: 客户端文件。
• cm.py: 内容服务启动文件。
• controller.py: Web应用控制器文件。
• controller2.py: Web应用控制器文件。
• product_vectors.txt: 商品向量文件。
• products.dat: 商品数据文件。
• rank.py: 排序服务启动文件。
• recall.py: 召回服务启动文件。
• to_milvus.py: 向Milvus存储商品向量文件。
• to_redis.py: 向Redis存储用户和商品数据文件。
• um.py: 用户服务启动文件。
• users.dat: 用户数据文件。

2. 项目启动文件介绍

2.1 启动用户服务

python um.py

2.2 启动内容服务

python cm.py

2.3 启动召回服务

python recall.py

2.4 启动排序服务

python rank.py

2.5 启动应用服务

python as.py

2.6 启动Web应用

python controller.py
python controller2.py

3. 项目配置文件介绍

3.1 to_redis.py

该文件用于向Redis中存储用户和商品数据。

3.2 to_milvus.py

该文件用于向Milvus中存储商品向量数据。

3.3 controller.py 和 controller2.py

这两个文件是Web应用的控制器，负责处理前端请求并返回相应的结果。

3.4 as.py

该文件是应用服务的启动文件，负责协调各个模块的运行。

3.5 cm.py

该文件是内容服务的启动文件，负责处理内容相关的请求。

3.6 um.py

该文件是用户服务的启动文件，负责处理用户相关的请求。

3.7 recall.py

该文件是召回服务的启动文件，负责召回候选商品。

3.8 rank.py

该文件是排序服务的启动文件，负责对召回的商品进行排序。

ECRS_Web 基于深度学习的商品推荐系统，高性能，可承受高并发，可跨平台 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ec/ECRS_Web