背景：在JAVA开发的电商网站中都有海量商品信息，绝大部分电商网站都有为了让用户尽快的获取到想要的商品提供流行商品和推荐商品的概念，我的理解是从两个方面反映了商品的时间维度和热度：流行商品是指横向所有用户选择的时间最近和访问量最高的商品，而推荐商品则是根据个人最近时间的兴趣爱好浏览搜索记录等纵向的匹配时间最近和信息匹配度最高的商品，这里就隐含了本次分享的主题：数据的时间及热度属性。
原理：数据都是有时间和热度属性的，某个时间段对某个数据的访问量都不同，这正是今天分享要讲的内容的理论支撑。
应用：
应用1：公司网站设计页面中有海量素材、纹理、样板间、模型等数据，而用户所需要的往往只有其中的一小部分，这时我不禁从JAVA电商商品的时间和热度属性联想到，也给这些数据加上时间和热度。把这些数据按照横向和纵向的方式进行帅选和排序，类似电商商品做一个流行素材、流行纹理、流行样板间、流行的每一个模型的类型等等，横向的给海量数据增加最近访问时间和访问量即时间和热度维度的考量。同时也根据用户的搜索记录和所涉及方案中使用素材、纹理、样板间查看等信息增加纵向的时间和热度属性的考量，并把这些信息存入缓存，我想肯定会大大提高数据使用率、减少无效数据的查询次数，从而更快到找到用户想要的资源给用户更好的体验。
应用2：如果流行模型、纹理、素材、样板间等功能能够实现，那么我们可以提前装配这些流行模块的组合，拼装成一些半成品，比如某个户型的某些布局，提供一个半成品的样板间，里面有一些流行的配置家具装饰等，提高用户的设计速度，而对于渲染部分甚至可以组装好一些模型、纹理、素材，在渲染的时候直接调用，从而提高渲染的速度。
应用3：之前讲的是给数据加上时间和热度方面提高即时效率的应用，其实还可以提高延时处理方面的应用，比如用户大量搜索但资源库中没有的资源，我们可以利用延时处理在夜间或者服务器使用率较低的时间段对当前的流行但缺乏的资源汇总统计，提供给公司资源开发部门。对于设计中多次使用但流行组合中没有的组合起来的资源可以利用延时进行自动组合拼装之类的。对于耗时操作，比如以图搜图等耗时耗资源短时间内无法获取到结果的操
作可以提供延时提供结果自动推送功能等等。
可行性：由于以上内容都要涉及到时间和热度，因此在之前的所有资源数据库表结构中都需要增加时间访问量栏位，同时用户操作过程中要记录最近访问时间和访问量等，对于用户行为和设计方案中的元素使用率都需要进行记录，而数据分析方面可能需要大数据方面的知识，工作量和技术含量都是有一定的难度的。