الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>شفرة المصدر الأخرى
تنزيل

مقدمة

في البيئة البيع بالتجزئة ، يصبح وضع العميل أولاً مفتاح النجاح في أي حافلات تجارة الإلكترونية. لذلك يمكن لكل تفاعل للعميل على تطبيق ويب إبلاغ العميل والمصالح. تساعد النمذجة حول معلومات العملاء في إلغاء قفل القيمة في مساعدة قرارات الشراء وهناك عن طريق نقل مؤشرات الأداء الرئيسية في الحافلات. في هذا المستودع ، قمنا بتجميع القدرات لتخزين التفاعل في الوقت الفعلي للعميل على تطبيق الويب لتصميم Behviours التالية:

  1. اقتراح السعر التنافسي باستخدام سلوك الشراء للمنتج
  2. درجة ذكاء الحافلات للمنتجات الفردية لتحديد sellabilitiy من المنتج

ثم يتم استخدام هذه الميزات النموذجية لتشغيل وظائف الفرز والتصنيف على مقدمة Discoverabiltiy من هذه المنتجات.

عرض حي

http: // go/retail-demo

بنيان

صورة

نظرة عامة على الهندسة المعمارية

تتألف هندسة التجارة التجارة في الأسعار التنافسية والبحث من 4 طبقات رئيسية وهي:

  1. الابتلاع متعدد المستأجرين
  2. دفق المعالجة
  3. النمذجة AI/ML
  4. مخزن البيانات التشغيلي ومحرك البحث

يجب أن يكون النظام المدعوم من التجارة الإلكترونية الحديثة قادرًا على تجميع البيانات من مصادر متعددة في الوقت الفعلي وكذلك الأحمال الدُفعات وأن يكون قادرًا على تحويل هذه البيانات إلى مخطط/تنسيق يمكن بناء مؤشر بحث لوسين لتمكين اكتشاف المخزون المضافة. كما ينبغي أن تكون الهندسة المعمارية قادرة أيضًا على دمج سلوك العملاء على الموقع بشكل إيجابي في اكتشاف قابلية المخزون ، وفي الوقت نفسه يدعم ويحسن قرارات الشراء بهامش ربح جيد.

يتم التقاط هذه الميزات في بنية التجارة الإلكترونية أعلاه حيث: 1. بمساعدة موصل MongoDB Kafka ، يمكننا إغراق البيانات في الوقت الفعلي من مصادر متعددة إلى MongoDB. 2. بمساعدة موصل MongoDB Spark و Databricks MlFlow ، يمكننا إعداد الميزات وتدريب نموذج ML قوي للتنبؤ بسعر المخزون بالنظر إلى بيانات ClickStream القريبة في الوقت الفعلي على المنتجات المحددة. 3. يتم تحويل جميع التدفقات التي تم إنشاؤها للبيانات وكتابتها إلى طريقة عرض موحدة في مجموعة MongoDB تسمى Catalog والتي تستخدم لإنشاء فهارس البحث ودعم الاستعلام واكتشاف المنتجات. 4. بمساعدة إمكانات البحث في أطلس وخطوط أنابيب تجميع قوية يمكننا تشغيل ميزات مثل البحث/الاكتشاف ، التخصيص المفرط والفرز المميز على تطبيقات الهاتف المحمول/الويب.

المتطلبات الأساسية

قبل تشغيل التطبيق ، ستحتاج إلى تثبيت ما يلي على نظامك:

  • بيثون 3
  • PIP3
  • NPM

نشر خدمة الواجهة الخلفية

  • استنساخ هذا المستودع إلى جهازك المحلي. 

    git clone https://github.com/ashwin-gangadhar-mdb/retail-pricing-search-personaliztion.git
cd mobile-demo/backend-service

  • قم بتحديث سلسلة اتصال MongoDB في الملف التالي.

    • ./service/app.py

  • تثبيت تبعيات المشروع باستخدام PIP 

     pip3 install -r [label](service/requirements.txt)

  • قم بتشغيل رمز Python. 

     python3 app.py

تشغيل التطبيق

  • ابدأ عميل كافكا
  • قم بتحديث تكوين موصل Sink
    • ./kafka/mongodb-clogs-sink-connector.properties
    • ./kafka/mongodb-atp-sink-connector.properties
  • قم بتشغيل الموصلات لـ Kakfa 
    ./run-connector.sh ./kafka/mongodb-clogs-sink-connector.properties ./kafka/mongodb-atp-sink-connector.properties
  • استنساخ هذا المستودع إلى جهازك المحلي. 
    git clone https://github.com/ashwin-gangadhar-mdb/retail-pricing-search-personaliztion.git
  • تثبيت التبعيات باستخدام NPM أو الغزل. 
     cd frontend
npm install react-scripts@latest
  • قم بتحديث بيانات اعتماد API ونقاط النهاية في الموقع التالي
    • frontend/src/config.js
  • ابدأ تطبيق React في نافذة طرفية منفصلة. 
npm start
يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل