Golang implémente la recommandation de contenu

Avec le développement continu de la technologie Internet et l'amélioration continue des besoins des utilisateurs, de plus en plus de sites Web et d'applications ont commencé à fournir des services de recommandation personnalisés pour répondre aux besoins croissants des utilisateurs. Dans ce contexte, la technologie de recommandation de contenu est devenue l’un des domaines de recherche les plus prometteurs du XXe siècle, attirant une grande attention de la part des praticiens de nombreux domaines.

Parmi eux, les algorithmes de recommandation et les systèmes de recommandation sont deux axes de recherche importants dans le domaine de la recommandation de contenu. Les algorithmes de recommandation résolvent principalement le problème de l'utilisation des données de comportement historique des utilisateurs et des informations sur les éléments pour formuler des recommandations personnalisées aux utilisateurs, tandis que les systèmes de recommandation sont un système de service de recommandation complet composé d'algorithmes de recommandation, de moteurs de recommandation et d'environnements d'application recommandés.

Cet article présente principalement l'application du langage golang dans le domaine de la recommandation de contenu. Comparé à d'autres langages de programmation tels que Java et Python, Golang présente les avantages d'une forte concurrence, d'une efficacité d'exécution élevée et d'une faible empreinte mémoire, ce qui le rend très approprié pour le traitement et l'analyse de données massives. Ensuite, nous discuterons de la mise en œuvre spécifique de la recommandation de contenu à partir des deux aspects de l'algorithme de recommandation et du système de recommandation mis en œuvre par Golang.

1. Implémentation d'un algorithme de recommandation

1. Algorithme de recommandation basé sur un filtrage collaboratif

L'algorithme de filtrage collaboratif est l'un des algorithmes de recommandation les plus populaires à l'heure actuelle. Il analyse les comportements historiques des utilisateurs, tels que les clics, les achats, les évaluations, etc. . Découvrez les similitudes entre les utilisateurs, puis recommandez à l'utilisateur cible les éléments appréciés par un groupe d'utilisateurs similaire à l'utilisateur cible. Les algorithmes de filtrage collaboratif sont divisés en deux types : le filtrage collaboratif basé sur l'utilisateur (User-based) et le filtrage collaboratif basé sur les éléments.

Le processus de l'algorithme de filtrage collaboratif basé sur l'utilisateur est illustré dans la figure ci-dessous :

Le processus de l'algorithme de filtrage collaboratif basé sur les éléments est illustré dans la figure ci-dessous :

Utilisez Golang pour implémenter une recommandation système basé sur un algorithme de filtrage collaboratif, vous devez généralement utiliser la structure de données thread-safe de golang (pour plus de détails, veuillez vous référer au package de synchronisation) pour garantir un accès sécurisé aux données partagées entre plusieurs coroutines.

En termes de traitement des données, le système de recommandation doit traiter les données comportementales historiques. Les méthodes de traitement couramment utilisées incluent :

• Nettoyage des données : supprimer les données manquantes, anormales, redondantes et autres données inutiles.
• Prétraitement des données : comme l'avis de l'utilisateur. des éléments Évaluation et nouvelle notation, conversion des types de données requis pour les modèles recommandés, calcul des poids, etc.
• Segmentation des données : divisez les ensembles de données historiques en ensembles d'entraînement et en ensembles de test pour l'entraînement et l'évaluation du modèle

En même temps , le système de recommandation doit prendre en compte le choix de l'algorithme, l'optimisation du modèle et les problèmes de temps réel. Dans le processus de mise en œuvre de Golang, nous pouvons utiliser des solutions de concurrence efficaces pour exploiter pleinement les performances des processeurs multicœurs afin d'accélérer les opérations des algorithmes.

2. Algorithme de recommandation basé sur l'apprentissage profond

L'algorithme d'apprentissage profond est un type d'algorithme d'apprentissage automatique très populaire ces dernières années. Il peut apprendre automatiquement des fonctionnalités via des réseaux de neurones et réaliser la représentation et la classification de données multidimensionnelles. Dans le domaine de la recommandation de contenu, les algorithmes d'apprentissage profond peuvent saisir les données historiques de comportement et les informations sur les éléments de l'utilisateur dans le réseau neuronal, et prédire l'intérêt de l'utilisateur pour différents éléments grâce à la formation de modèles, obtenant ainsi des recommandations.

Golang possède de nombreuses bibliothèques d'apprentissage profond, telles que TensorFlow, CNTK, MXNet, etc. Ces bibliothèques fournissent une richesse de réseaux de neurones et d'outils d'apprentissage profond qui peuvent implémenter divers modèles d'apprentissage profond. Lors de la mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage profond, nous devons prêter attention aux problèmes suivants :

• Déterminer l'architecture et les hyperparamètres du réseau neuronal
• Choisir les fonctions de perte et les algorithmes d'optimisation appropriés
• Traiter l'ensemble de données, y compris le nettoyage, le partitionnement et l'expansion , etc.

De plus, golang fournit également la bibliothèque d'algorithmes d'apprentissage profond open source GoLearn, qui fournit un riche ensemble d'algorithmes d'apprentissage automatique, notamment l'apprentissage profond, les arbres de décision, les machines vectorielles de support, etc., pour faciliter le développement par golang programmeurs.

2. Mise en œuvre du système de recommandation

Le système de recommandation est un système de service de recommandation complet composé d'un algorithme de recommandation, d'un moteur de recommandation et d'un environnement de recommandation. Lors de la mise en œuvre d'un système de recommandation, vous devez prendre en compte des problèmes tels que la manière d'organiser les sources de données, de mettre en œuvre des algorithmes et de fournir des interfaces API.

La mise en œuvre d'un système de recommandation est généralement divisée en les étapes suivantes :

1. Prétraitement et stockage des données

Le système de recommandation doit traiter et stocker les données historiques afin d'effectuer l'analyse des données et de fournir des services de recommandation. En Golang, nous utilisons généralement des bases de données telles que MySQL et MongoDB pour stocker les données traitées.

2. Conception et mise en œuvre d'algorithmes

Le cœur du système de recommandation est la conception et la mise en œuvre d'algorithmes. Dans Golang, nous pouvons utiliser la fonctionnalité de concurrence de Golang pour effectuer des appels d'algorithmes et des calculs entre plusieurs coroutines. Dans le même temps, la bibliothèque standard de Golang fournit également de nombreuses structures de données et bibliothèques d'algorithmes pratiques (telles que des bibliothèques de sauts de tables, des bibliothèques d'arbres rouge-noir, etc.) pour faciliter la mise en œuvre des algorithmes par les programmeurs.

3. Développement et tests d'interface API

Le système de recommandation doit encapsuler l'algorithme de recommandation dans une interface API pour l'appel, afin que les applications, les sites Web, etc. puissent être intégrés. Dans Golang, nous pouvons utiliser le framework Web gin pour développer des interfaces API et utiliser le framework de test de Golang pour tester et déboguer les interfaces API.

Résumé

Le domaine de la recommandation de contenu est un domaine de recherche très prometteur, et de nombreux chercheurs et ingénieurs l'explorent et le pratiquent constamment. En tant que langage de programmation efficace, Golang joue également un rôle de plus en plus important dans ce domaine. En utilisant le puissant contrôle de concurrence et les capacités efficaces de traitement des données de Golang, nous pouvons mettre en œuvre des systèmes de recommandation et des algorithmes de recommandation hautes performances pour fournir aux utilisateurs de meilleurs services de recommandation.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!