计算机专业面试题：业务上BUG一条及解答

在一家电商平台的项目中，我们负责开发了一个商品推荐模块。该模块根据用户的浏览历史、购买记录以及浏览时长等因素，为用户推荐可能感兴趣的商品。在测试阶段，我们发现了一个当用户浏览同一商品页超过5次时，推荐列表中会出现重复的商品，影响了用户体验。是具体的测试结果：

1. 用户浏览商品A页1次，推荐列表中出现了商品A。

2. 用户浏览商品A页1次，推荐列表中出现了商品A。

3. 用户继续浏览商品A页3次，推荐列表中出现了商品A，且出现了两次。

4. 用户浏览商品B页1次，推荐列表中出现了商品B。

显然，这种重复推荐的现象是不合理的。是面试

面试题：请分析上述并提出解决方案。

分析

针对上述我们需要从几个方面进行分析：

1. 数据结构：我们需要确认推荐列表的数据结构。推荐系统会使用某种数据结构来存储推荐商品，如列表、哈希表等。我们需要分析数据结构是否合理，以及是否存在重复元素的。

2. 推荐算法：我们需要了解推荐算法的具体实现。推荐算法可能基于协同过滤、推荐、混合推荐等方法。我们需要分析算法中是否存在导致重复推荐的。

3. 业务逻辑：我们需要检查业务逻辑是否正确。在用户浏览同一商品页多次的情况下，推荐系统应该根据用户的行为进行智能推荐，而不是简单地重复推荐。

解决方案

针对上述我们可以从几个方面进行解决：

1. 优化数据结构：我们可以考虑使用哈希表来存储推荐商品，确保每个商品只被推荐一次。在哈希表中，我们可以根据用户的浏览历史、购买记录等因素生成一个唯一的标识符，根据标识符来存储和查找推荐商品。

2. 改进推荐算法：我们可以对推荐算法进行改进，使其能够更好地处理用户浏览同一商品页多次的情况。我们可以引入一个权重机制，根据用户浏览同一商品页的次数来调整商品的推荐权重。

3. 优化业务逻辑：我们需要检查业务逻辑，确保在用户浏览同一商品页多次时，推荐系统能够智能地调整推荐策略。当用户浏览同一商品页超过一定次数时，我们可以减少该商品的推荐权重，或者将其从推荐列表中移除。

是具体的解决方案：

1. 使用哈希表存储推荐商品：

– 创建一个哈希表，键为用户ID，值为推荐商品列表。

– 当推荐商品时，检查哈希表中是否已存在该用户ID。

– 存在，则更新推荐商品列表，避免重复推荐。

– 不存在，则将用户ID和推荐商品列表存储到哈希表中。

2. 改进推荐算法：

– 引入权重机制，根据用户浏览同一商品页的次数调整推荐权重。

– 当用户浏览同一商品页超过5次时，降低该商品的推荐权重。

– 可以考虑引入时间衰减机制，随着时间推移逐渐降低商品的推荐权重。

3. 优化业务逻辑：

– 在用户浏览同一商品页超过5次时，将商品从推荐列表中移除。

– 可以设置一个阈值，当用户浏览同一商品页的次数达到阈值时，触发推荐策略调整。

通过以上解决方案，我们可以有效地解决重复推荐的提升用户体验。