Exemples d'application de Redis dans les systèmes de recommandation

Exemples d'application de Redis dans les systèmes de recommandation

Avec le développement d'Internet et la croissance explosive de l'information, la surcharge d'informations est devenue un problème majeur affectant l'accès des personnes à l'information. Par conséquent, le système de recommandation est apparu au fur et à mesure que les temps l'exigent. Il peut prédire le comportement des utilisateurs grâce à des algorithmes et fournir des services de recommandation personnalisés, ce qui améliore considérablement l'expérience utilisateur et les bénéfices des produits.

Les systèmes de recommandation nécessitent une grande quantité de stockage, de traitement et de calcul de données lors de leur mise en œuvre, et Redis est une très excellente solution. Redis est une base de données NoSQL hautes performances, caractérisée par une vitesse rapide, la prise en charge de plusieurs structures de données et la prise en charge des transactions. Par conséquent, l’application de Redis est très courante dans le processus de mise en œuvre de systèmes de recommandation. Cet article présentera des exemples d'application de Redis dans les systèmes de recommandation.

1. Stockage des données sur le comportement des utilisateurs

Le cœur du système de recommandation est de modéliser et d'analyser les données sur le comportement des utilisateurs, le stockage des données sur le comportement des utilisateurs est donc la tâche principale du système de recommandation. La prise en charge de la persistance et le stockage efficace de la mémoire de Redis en font la solution privilégiée pour stocker le comportement des utilisateurs. Dans Redis, le comportement de l'utilisateur peut être stocké à l'aide d'une structure de hachage, où la clé est l'ID de l'utilisateur et la valeur est les informations sur le comportement de l'utilisateur. Par exemple :

HSET user_1 item_1 1
HSET user_1 item_2 0
HSET user_1 item_3 1
HSET user_2 item_1 0
HSET user_2 item_2 1
HSET user_2 item_3 1

Le code ci-dessus indique que l'utilisateur 1 est intéressé par l'article 1 et l'article 3. L'élément 2 n'est pas intéressé ; l'utilisateur 2 n'est pas intéressé par l'élément 1, mais est intéressé par l'élément 2 et l'élément 3. Ces informations peuvent être facilement stockées et accessibles via Redis.

2. Générer des résultats de recommandation

Le système de recommandation doit utiliser des algorithmes pour traiter les données de comportement des utilisateurs afin de générer des résultats de recommandation. Certains algorithmes de recommandation couramment utilisés incluent des recommandations basées sur le contenu, des recommandations de filtrage collaboratif, etc. Ces algorithmes nécessitent une analyse et un calcul des données sur le comportement des utilisateurs, et Redis est un outil de calcul très approprié.

Dans Redis, vous pouvez utiliser la structure d'ensemble trié pour implémenter un algorithme de recommandation basé sur la notation. Un ensemble trié est un ensemble qui peut être trié en fonction d'une certaine valeur de poids. Cette valeur de poids peut être de n'importe quel type numérique, tel que l'horodatage, l'évaluation de l'utilisateur, etc. Dans le système de recommandation, le score d'éléments de chaque utilisateur peut être utilisé comme score dans l'ensemble trié, l'ID d'élément peut être utilisé comme membre dans l'ensemble trié, puis la liste de tri d'éléments d'un utilisateur peut être calculée pour générer la recommandation de l'utilisateur. résultats.

3. Utilisez Redis comme cache

Le système de recommandation doit calculer une grande quantité de données lors de la mise en œuvre, et ces calculs nécessitent beaucoup de temps et de ressources informatiques. Afin de réduire la quantité de calcul et d'améliorer la vitesse de recommandation, de nombreux systèmes de recommandation doivent utiliser le cache pour stocker les résultats des calculs. Le stockage et la lecture efficaces de Redis en font l'un des systèmes de mise en cache utilisés dans de nombreux systèmes de recommandation.

Dans Redis, les résultats des recommandations peuvent être stockés à l'aide de hachage Redis, de listes et d'autres structures. Prenons l'exemple de la structure de hachage :

HSET user_1_recommendations item_1 0,82
HSET user_1_recommendations item_3 0,75
HSET user_1_recommendations item_5 0,71

Le code ci-dessus représente le résultat de la recommandation de l'utilisateur 1, où item_N représente l'ID de l'article et 0,82 représente le score de recommandation. de l'article. Lorsque les utilisateurs accèdent aux résultats recommandés, ils peuvent lire les résultats directement depuis Redis sans recalculer, améliorant ainsi la vitesse de recommandation.

Résumé

Redis est largement utilisé dans les systèmes de recommandation. Il peut stocker des données sur le comportement des utilisateurs, calculer les résultats des recommandations, servir de système de cache, etc. En utilisant Redis, les systèmes de recommandation peuvent considérablement améliorer la vitesse de calcul et la précision des recommandations, améliorant ainsi l'expérience utilisateur et les avantages du produit. Par conséquent, utiliser Redis est un choix très judicieux lors de la mise en œuvre d’un système 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!