Java项目中轻量推荐功能应以“规则+统计”为核心，通过同款、同类、同行为三类规则快速实现，结合Redis缓存与降级设计，后续可平滑升级时间衰减、用户画像和规则引擎。
在Java项目中加入简单推荐功能，核心不在于用多复杂的算法，而在于把业务场景和数据关系理清楚。一个轻量、可维护、能快速上线的推荐逻辑，往往靠“规则+统计”就能解决80%的常见需求，比如“买了这个商品的人还买了…”、“你可能感兴趣的内容”这类基础推荐。
明确推荐场景和数据来源
推荐不是凭空来的，得有依据。先问自己三个问题：
- 你要推荐什么？（商品、文章、用户、视频）
- 你有哪些可用数据？（用户行为日志、订单记录、标签信息、内容分类）
- 推荐触发时机是什么？（商品详情页、首页、搜索结果页、用户登录后）
例如：电商后台已有red">order_item表（含user_id、product_id、create_time），又有product表带category_id和tags字段——这就足够支撑“协同过滤（物品相似）”和“基于类目的热度推荐”两种轻量策略。
用“同款/同类/同行为”三类规则快速起步
不用一上来就上Spark或Python模型，Java里几行SQL+内存计算就能跑通MVP：
立即学习“Java免费学习笔记（深入）”；
- 同款推荐：查出当前商品被哪些订单购买过 → 找出这些订单里出现频次最高的其他商品（排除自身）→ 按次数倒序取Top5
- 同类推荐：当前商品属于category_id=12 → 查出该类目下近7天销量前10的商品（加权：销量×点击率）
- 同行为推荐：当前用户最近浏览过A、B、C三个商品 → 查出也浏览过其中≥2个商品的其他用户 → 取他们共有的、当前用户还没看过的商品做推荐
这类逻辑用MyBatis写几个Mapper方法+简单Java流处理即可，响应时间通常在50ms内。
缓存与降级要提前设计
推荐结果不必实时更新，但不能拖慢主流程：
- 对每个商品ID预生成“同款推荐列表”，存入Redis（key: rec:product:1001，value: [1022,1089,1101]），TTL设为2小时
- 缓存失效时，用异步线程重建（比如监听订单入库消息），接口直接返回旧结果或兜底热门榜
- 加一层开关配置（如Nacos或DB字段rec_enabled），线上出问题一键关闭推荐模块，不影响主购流程
后续可平滑升级的方向
等业务验证有效、流量上来后，再考虑增强：
- 把“频次统计”换成带时间衰减的权重（比如3天内行为权重×2，7天内×1，更久忽略）
- 引入用户画像标签（性别、城市、消费力等级），做简单分群推荐（如“华东25-35岁女性常买…”）
- 用Drools或Easy Rules封装推荐策略，让运营能配置规则条件（如“当类目热度＞500且库存＞10时启用同类推荐”）
基本上就这些。推荐不是黑盒，而是把“人怎么选”的经验，翻译成Java能执行的判断链。从真实数据出发，小步快跑，比追求算法先进性更靠谱。
