Overview
这个模块捕获并存储用户会话期间的产品浏览序列，作为下游推荐引擎的基础数据，而无需直接影响目录操作。
Implementation Steps
事件发射器设置
配置产品目录服务，使其在用户与产品卡片或产品详情页进行交互时，发出 'product_viewed' 事件。
会话上下文管理
为每个事件关联一个唯一的会话 ID 和用户标识符，确保数据在浏览上下文中正确地进行范围划分。
数据持久层
将视图记录写入一个专门用于时间序列或关系数据库的表，包括 product_id、user_id、timestamp 和 session_id 字段。
保留策略配置
定义自动清理规则，以删除超过配置的保留期限（例如 30 天）的记录，从而管理存储成本。
从基本的日志记录到智能跨设备性能分析。
Primary
该系统会记录一个带有时间戳的条目，用于记录已登录或匿名用户在指定会话窗口内（例如 24 小时）浏览的每个唯一产品。
匿名追踪
通过会话 cookie 或设备 ID 捕获未身份验证用户的浏览数据。
会话超时
当用户的无操作时间超过预定义的阈值时，会自动清除浏览历史。
重复项过滤
防止在单个会话窗口内对同一产品的多次重复录入。
统一的入站流程
将所有订单来源整合到一个统一的OMS（订单管理系统）入口流程中。
模式规范化
将针对特定渠道的负载转换为一致的运营模型。
根据交通流量而变化的变量
每天记录的事件
线性，具有保留期
存储增长率
< 5 毫秒的读写延迟
延迟影响
System Roadmap Architecture
最近的“查看”功能最初是一个简单的数字书签，通过记录用户的点击来建立即时上下文。在短期内，我们将提高数据延迟和准确性，确保在所有渠道上实现实时更新，同时整合基本个性化算法，根据用户的浏览历史来推荐相关商品。在中期，路线图将转向预测分析；我们将使用机器学习模型来预测未来的意图，在用户搜索之前，动态重新排列商品显示。这一阶段还包括深度的跨渠道同步，确保无论通过移动、Web还是店内自助服务终端访问，体验都保持无缝。在长期，该功能将演变为一个自主发现引擎，利用行为模式和外部市场趋势，主动发现高价值机会，而无需明确的输入。最终，这一战略性进展将把一个被动的记录转变为一个主动的销售催化剂，通过高度相关、及时的推荐，为每个购物者提供直观个性化的体验，从而提高转化率。
连接器鲁棒性改进
加强源端的重试、健康检查和死信处理，以提高可靠性。
自适应验证配置文件
通过频道和账户上下文进行调音验证，以减少误判。
异常智能
优先处理对运营恢复影响最大的入站故障，以便更快地恢复。
Strategic Use Cases
个性化内容生成
< 100 毫秒延迟向推荐引擎提供历史上下文，以便推荐与之前浏览过的产品相似的产品。
购物车分析
< 2 分钟将浏览序列与购物车放弃事件相关联，以识别意向用户。
A/B 测试归因
15%-40%记录在测试期间，哪些产品变体被查看次数最多的。