怎么爬取电商网站的用户浏览数据，比如页面停留时间

构建商品推荐系统时，获取用户行为数据通常不涉及直接爬取其他网站或平台的数据，因为这可能违反用户隐私政策和相关法律法规。正确的做法是通过合法途径收集和分析您自己平台上的用户行为数据。

如果您使用的是阿里云服务，可以利用阿里云的数智化产品来收集、处理和分析用户行为数据，进而实现个性化推荐。以下是一些建议步骤：

1. 数据收集：

   • 日志服务（SLS）：您可以将用户在网站或APP上的浏览、点击、购买等行为日志实时发送到阿里云的日志服务中。SLS能够高效地收集、存储和清洗这些原始数据。

2. 数据处理与分析：

   • 大数据处理服务（MaxCompute）：将SLS中的数据导入MaxCompute进行大规模数据处理和分析。在这里，您可以根据用户行为（如浏览时间、频率等）计算出用户的隐式评分。

3. 特征工程与模型训练：

   • PAI（Platform of Artificial Intelligence）：在阿里云的机器学习平台PAI上，您可以基于处理后的数据进行特征工程，提取有用的特征，并使用协同过滤算法（如ALS）训练推荐模型。PAI提供了丰富的机器学习组件，支持模型的训练和调优。

4. 推荐系统部署：

   • 实时计算Flink版：对于需要实时更新推荐结果的场景，可以使用Flink对用户行为流进行实时处理，结合已训练好的模型输出实时推荐结果。
   • 模型在线服务：将训练好的模型部署到PAI-EAS（模型在线服务）或者通过API网关对外提供服务，这样您的应用就可以调用这些服务获取个性化的商品推荐。

5. 安全合规：

   • 在整个过程中，确保遵循数据保护法规，比如GDPR或中国的《个人信息保护法》，对用户数据进行脱敏处理，保障用户隐私。

请记得，在实施任何数据收集和分析之前，确保您已经获得了用户的同意，并且遵守相关的数据保护法律和规定。