Aufbau eines Empfehlungssystems mit Redis und Python: So stellen Sie personalisierte Empfehlungen bereit

Aufbau eines Empfehlungssystems mit Redis und Python: So stellen Sie personalisierte Empfehlungen bereit

Im Internetzeitalter sind Empfehlungssysteme zu einer der Kernfunktionen großer Plattformen geworden. Durch die Analyse des Nutzerverhaltens und persönlicher Vorlieben können Empfehlungssysteme Nutzern personalisierte Inhaltsempfehlungen geben. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit Redis und Python ein einfaches Empfehlungssystem erstellen und relevante Codebeispiele bereitstellen.

1. Einführung in Redis

Redis ist ein Open-Source-Hochleistungs-Schlüsselwertspeichersystem. Es unterstützt eine Vielzahl von Datenstrukturen wie Zeichenfolgen, Listen, Mengen, geordnete Mengen usw. und bietet eine Fülle von Befehlen und Funktionen, die für verschiedene Szenarien geeignet sind. In Empfehlungssystemen kann Redis zum Speichern von Benutzerverhaltensdaten und Empfehlungsergebnissen sowie zur schnellen Durchführung von Datenabfragen und -berechnungen verwendet werden.

2. Aufbau eines Moduls zur Aufzeichnung des Benutzerverhaltens

Der erste Schritt im Empfehlungssystem besteht darin, Benutzerverhaltensdaten zu sammeln und aufzuzeichnen. Wir können die geordnete Mengendatenstruktur von Redis verwenden, um ein Modul zur Aufzeichnung des Benutzerverhaltens zu implementieren. Das Folgende ist ein einfaches Beispiel:

import redis

# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 记录用户行为
def record_user_behavior(user_id, item_id):
    r.zincrby('user_behavior', 1, f'{user_id}:{item_id}')

# 获取用户行为排行榜
def get_user_behavior_ranking():
    return r.zrevrange('user_behavior', 0, -1, withscores=True)

Im obigen Beispiel zeichnen wir das Verhalten des Benutzers in der geordneten Sammlung user_behavior über den Befehl zincrby auf und verwenden die Benutzer-ID und Die Artikel-ID identifiziert sich als Mitglied eines geordneten Satzes. Der Befehl zincrby kann eine automatische Inkrementierungsoperation für die angegebenen Mitglieder der geordneten Menge durchführen, sodass wir die Anzahl der Benutzeraktionen für verschiedene Elemente bequem zählen können. zincrby命令将用户的行为记录在user_behavior有序集合中，并使用用户ID和物品ID作为有序集合的成员进行标识。zincrby命令可以对有序集合的指定成员进行自增操作，方便我们统计用户在不同物品上的行为次数。

3. 构建推荐模型并计算推荐结果

推荐系统的核心是推荐模型和推荐算法。在本文中，我们将使用协同过滤算法来实现一个基于用户的推荐系统。以下是一个简单示例：

# 构建协同过滤推荐模型
def build_collaborative_filtering_model():
    # 获取用户行为数据
    behavior_data = get_user_behavior_ranking()
    
    # 构建用户相似度矩阵
    similarity_matrix = {}
    for i in range(len(behavior_data)):
        user1, behavior1 = behavior_data[i]
        user1 = user1.split(':')[0]
        for j in range(i+1, len(behavior_data)):
            user2, behavior2 = behavior_data[j]
            user2 = user2.split(':')[0]
            
            # 计算用户相似度（这里简化为用户行为次数的比较）
            similarity = abs(int(behavior1) - int(behavior2))
            
            # 更新用户相似度矩阵
            if user1 not in similarity_matrix:
                similarity_matrix[user1] = {}
            similarity_matrix[user1][user2] = similarity
            
            if user2 not in similarity_matrix:
                similarity_matrix[user2] = {}
            similarity_matrix[user2][user1] = similarity
    
    return similarity_matrix

# 根据用户行为和相似度矩阵进行推荐
def recommend_items(user_id, similarity_matrix):
    user_similarities = similarity_matrix[user_id]
    items = {}
    
    for user, similarity in user_similarities.items():
        for item in r.zscan_iter(f'user_behavior', match=f'{user}:*'):
            item_id = item.decode().split(':')[1]
            items[item_id] = items.get(item_id, 0) + similarity
            
    sorted_items = sorted(items.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return [item[0] for item in sorted_items[:5]]

在上述示例中，我们通过build_collaborative_filtering_model函数构建协同过滤推荐模型，计算用户间的相似度，并使用recommend_items

Erstellen Sie ein Empfehlungsmodell und berechnen Sie die Empfehlungsergebnisse
4. Der Kern des Empfehlungssystems ist das Empfehlungsmodell und der Empfehlungsalgorithmus. In diesem Artikel verwenden wir den kollaborativen Filteralgorithmus, um ein benutzerbasiertes Empfehlungssystem zu implementieren. Das Folgende ist ein einfaches Beispiel:

# 记录用户行为
record_user_behavior(1, 'item1')
record_user_behavior(1, 'item2')
record_user_behavior(2, 'item2')
record_user_behavior(2, 'item3')

# 构建推荐模型
similarity_matrix = build_collaborative_filtering_model()

# 获取推荐结果
recommendations = recommend_items(1, similarity_matrix)
print(recommendations)

Im obigen Beispiel erstellen wir ein Empfehlungsmodell für die kollaborative Filterung über die Funktion build_collaborative_filtering_model, berechnen die Ähnlichkeit zwischen Benutzern und verwenden den Code recommend_items Funktion basierend auf einer Ähnlichkeitsmatrix für Empfehlungen. Dies vereinfacht die Berechnung der Ähnlichkeit und die Erfassung von Empfehlungsergebnissen und kann entsprechend den spezifischen Anforderungen in tatsächlichen Projekten optimiert und verbessert werden.

Anrufbeispiel🎜🎜rrreee🎜Im Anrufbeispiel haben wir zuerst das Verhalten von zwei Benutzern aufgezeichnet, dann das Empfehlungsmodell erstellt und die Empfehlungsergebnisse von Benutzer 1 erhalten. Die Ausgabe gibt eine Liste von Elementen zurück, an denen Benutzer 1 interessiert sein könnte. 🎜🎜Durch die Kombination von Redis und Python können wir schnell ein einfaches personalisiertes Empfehlungssystem aufbauen. Natürlich beinhalten tatsächliche Empfehlungssysteme komplexere Algorithmen und Modelle, und dieser Artikel bietet nur einen grundlegenden Rahmen und Beispiele als Referenz. Je nach tatsächlichem Bedarf können die Leser weitere Verbesserungen und Erweiterungen vornehmen. 🎜

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAufbau eines Empfehlungssystems mit Redis und Python: So stellen Sie personalisierte Empfehlungen bereit. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!