uniapp推荐系统
基于UniApp的推荐系统实现方案
UniApp作为跨平台开发框架，可通过以下方式实现推荐系统功能：
数据驱动推荐算法 通过用户行为数据（浏览、收藏、购买等）构建用户画像，采用协同过滤算法或内容相似度算法生成推荐内容。UniApp中可通过调用后端API接口获取推荐数据。
// 示例：调用推荐API
uni.request({
url: 'https://api.example.com/recommend',
data: {
userId: '123',
pageSize: 10
},
success: (res) => {
this.recommendList = res.data.list
}
})混合推荐策略 结合热门推荐（基于全局热度）、个性化推荐（基于用户偏好）和实时推荐（基于近期行为）的多维度策略。UniApp前端可通过选项卡切换不同推荐类型。
缓存与更新机制 利用UniApp的本地存储功能缓存推荐结果，同时设置定时更新策略减少服务器压力。
// 缓存推荐数据
uni.setStorage({
key: 'recommendCache',
data: {
timestamp: Date.now(),
data: recommendData
}
})UI展示优化
采用瀑布流布局展示推荐内容，通过uniapp的<scroll-view>组件实现无限加载。为推荐项添加埋点统计用户交互行为。
<scroll-view scroll-y @scrolltolower="loadMore">
<view class="recommend-grid">
<view v-for="(item,index) in list" :key="index">
<image :src="item.cover" @click="trackClick(item.id)"/>
</view>
</view>
</scroll-view>AB测试框架 通过动态配置不同的推荐算法版本，收集各版本的用户转化率数据。UniApp可通过获取后端配置决定当前使用的推荐策略。
冷启动解决方案 对于新用户，采用基于内容的推荐或热门推荐作为默认策略。随着用户行为数据的积累，逐步过渡到个性化推荐模式。
性能优化 推荐列表采用分页加载，图片使用懒加载技术。对于计算密集型任务交由后端处理，前端只负责展示和简单交互。
实现完整的推荐系统通常需要前后端配合，UniApp主要承担展示层和用户交互层的功能开发，核心算法逻辑建议部署在服务端。
