本系统基于UNIAPP+THINKPHP5+MYSQL开发，源码全开源可二次开发，遵循市面主流短视频APP优化，功能丰富系统完善，更对接了广告主，走路赚，淘宝客等后续会更新任务板块等等系统功能介绍1、首页仿抖音短视频，关注，我的，本地，直播，可发布短视频可录制上传，直播带PK功能，可打赏2、商城页面广告位、淘口令识别、微信登录、淘宝登录、淘宝返佣、拼多多返佣、京东返佣、唯品会返佣、热销榜、聚划算、天猫超市、9.9包邮、品牌特卖、新人攻略 、小米有品、优惠加油、阿里巴巴、去哪网、电影票、飞猪旅行、美团酒店、当当网、肯德基、热门抖货、商品推荐、商品详情、商品海报、APP检测升级、配置动态化、分享海
现在市面上较多、也较赚钱的就是开群拉人，然后在群里发高佣商品链接，群员下单后就可获得佣金，由于是淘宝客相对主动（类似行商），潜伏在他们群里，看到效果还不错。但背后付出成本也不小，群要提防被封、防止群里有人捣乱、打广告的混入、需要买软件、开企业微信等等。前面文章说过，要选择合适自己的赚钱方式。鉴于自己的精力投入，选择了用小程序承载，做找券小程序。首先是在淘宝联盟注册，再在注册个媒体备案什么的，到此就拿到了下面几个参数：appkey、secret、pid。然后是对接api，可以在阿里开放平台-api文档-淘宝客中查看api接口，但并不是所有api可以调用的。我目前了解的就是带有推广者说明的api，
在互联网飞速发展的当下，电商零售业兴起，如何从海量的数据中获得有用的信息以增加流量，改进销量，无论对平台还是商家都有着重要的意义。本文选取天池上的淘宝用户行为数据集，时间位于2014年11月18日到12月18日之间。本文分别从用户（人）、商品（货）这几个角度分析，其中包含用户活跃度、用户转化率、商品的点击次数、收藏/加购次数、购买次数等指标，其中重点分析用户行为，对用户分进行分层分析，输出策略15条。一、数据概览与处理数据集有100w+条记录，包括以下几个字段：数据集总共包含用户（id与行为）、商品（id与类别）和时间这三个维度，数据集较为干净，无空值。接下来对数据进行必要的类型转化，以及日期
现在各大互联网APP都标配电商直播带货了，没有直播带货开发经验都感觉自己跟不上技术的进步。今天快速基于Java实现一个安卓端电商直播APP，深入理解整个电商直播开发流程。我们最终实现效果如下：按照惯例，为了快速实现，我们继续基于即构直播SDK进行开发。在正式开发之前，我们先理一下移动端电商直播开发流程。初始化即构音视频SDK，房主创建房间ID，并进入房间。观众根据房间ID进入房间房主推实时视频流，观众拉实时视频流注意，我们只实现直播实时音视频功能，具体的商品详情、支付等暂时不去实现。1JAVA实现电商直播功能1.1集成即构直播SDK直播SDK集成方式请直接参考官方文档https://doc-z
1.外链为淘宝店铺：my.tb.navigateToTaobaoPage此API可以跳转多个：有一个参数为appParams跳转官方业务页面定义的AppCode。目前支持：shop（打开店铺页）:需在appParams中填入shopIdcardCoupon（打开红包卡券页，9.17.0及以上版本）；orderDetail（打开订单详情页，9.18.0及以上版）:需在appParams中填入orderIdorderList（打开订单列表页，9.18.0及以上版本）；liveRoom（打开直播间，9.24.0及以上版本）注：打开直播间有一个必须条件：店铺账号和小程序挂名账号必须是同一个账号下，才能
1.外链为淘宝店铺：my.tb.navigateToTaobaoPage此API可以跳转多个：有一个参数为appParams跳转官方业务页面定义的AppCode。目前支持：shop（打开店铺页）:需在appParams中填入shopIdcardCoupon（打开红包卡券页，9.17.0及以上版本）；orderDetail（打开订单详情页，9.18.0及以上版）:需在appParams中填入orderIdorderList（打开订单列表页，9.18.0及以上版本）；liveRoom（打开直播间，9.24.0及以上版本）注：打开直播间有一个必须条件：店铺账号和小程序挂名账号必须是同一个账号下，才能
本文将分享淘宝个性化推荐场景中关于自适应和无监督的多场景建模的思考及实践。这项工作发表在2022年CIKM上（论文题目:Scenario-AdaptiveandSelf-SupervisedModelforMulti-ScenarioPersonalizedRecommendation）。文中将介绍多场景建模是如何细粒度地刻画全域场景和单场景的迁移关系来实现领域自适应，以及如何在多场景建模中引入无监督数据，还将介绍多场景建模在推荐召回阶段的落地实践。一、背景介绍和方案动机首先介绍多场景建模的业务背景、建模动机以及方案选型。本文将聚焦于推荐系统的多场景建模问题，这也是目前各个推荐系统普遍存在且亟
本文将分享淘宝个性化推荐场景中关于自适应和无监督的多场景建模的思考及实践。这项工作发表在2022年CIKM上（论文题目:Scenario-AdaptiveandSelf-SupervisedModelforMulti-ScenarioPersonalizedRecommendation）。文中将介绍多场景建模是如何细粒度地刻画全域场景和单场景的迁移关系来实现领域自适应，以及如何在多场景建模中引入无监督数据，还将介绍多场景建模在推荐召回阶段的落地实践。一、背景介绍和方案动机首先介绍多场景建模的业务背景、建模动机以及方案选型。本文将聚焦于推荐系统的多场景建模问题，这也是目前各个推荐系统普遍存在且亟
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