Algorithme de recommandation et implémentation implémentés en Java

Avec le développement d'Internet, la quantité de données sur le réseau a explosé, rendant difficile pour les utilisateurs de trouver rapidement et précisément le contenu dont ils ont réellement besoin face à une grande quantité d'informations. Les algorithmes de recommandation sont apparus au fur et à mesure que les temps l'exigent et fournissent aux utilisateurs des services personnalisés et du contenu recommandé en enregistrant et en analysant les données sur le comportement des utilisateurs, améliorant ainsi la satisfaction et la fidélité des utilisateurs. En tant que langage de choix pour le développement de logiciels à grande échelle, Java est également populaire dans la mise en œuvre d'algorithmes de recommandation.

1. Algorithme de recommandation

L'algorithme de recommandation est un algorithme qui analyse et exploite les données d'interaction, de comportement et d'intérêt de l'utilisateur pour découvrir les préférences potentielles de l'utilisateur et lui fournir des services personnalisés. L'objectif principal de l'algorithme de recommandation est d'améliorer la satisfaction des utilisateurs, d'améliorer l'expérience utilisateur et d'accroître la fidélité des utilisateurs. Il peut également aider les sites Web à réaliser un marketing personnalisé et à augmenter les taux de conversion des ventes.

Il existe trois principaux types d'algorithmes de recommandation : la recommandation basée sur le contenu, la recommandation de filtrage collaboratif et la recommandation hybride.

L'algorithme de recommandation basé sur le contenu fait des recommandations basées sur les vecteurs de caractéristiques des éléments ou des utilisateurs. L'avantage est qu'il peut être recommandé indépendamment du comportement de l'utilisateur, mais l'inconvénient est qu'il ne peut pas découvrir d'informations cachées et d'intérêts inconnus.

L'algorithme de recommandation basé sur le filtrage collaboratif est recommandé en fonction des données comportementales du groupe d'utilisateurs. Il peut découvrir des intérêts plus inconnus et des informations cachées, mais il est sujet à des problèmes de démarrage à froid, et lorsque les données sur le comportement de l'utilisateur sont rares, le la précision sera moindre.

L'algorithme de recommandation hybride utilise une combinaison de plusieurs algorithmes de recommandation pour combiner les avantages de chaque algorithme afin d'améliorer la précision des recommandations tout en réduisant le risque de démarrage à froid et l'impact des données clairsemées.

2. Implémentation d'algorithmes de recommandation

En tant que langage de programmation performant, fiable et maintenable, Java est le premier choix pour l'implémentation d'algorithmes de recommandation. Cet article présentera la mise en œuvre d'un algorithme de recommandation basé sur un filtrage collaboratif.

1. Prétraitement des données

Le prétraitement des données est une étape importante dans l'algorithme de recommandation. Il nettoie, débruit et normalise principalement les données d'origine, supprime les informations redondantes et génère des données plus concises et standardisées.

2. Partitionnement des données

L'algorithme recommandé doit diviser les données en un ensemble d'entraînement et un ensemble de test. L'ensemble de formation est utilisé pour établir le modèle et optimiser les paramètres, et l'ensemble de test est utilisé pour évaluer la précision et la robustesse du modèle.

3. Calcul de similarité des utilisateurs

L'idée principale de l'algorithme de recommandation de filtrage collaboratif est de trouver d'autres utilisateurs ayant des intérêts similaires à ceux de l'utilisateur cible, puis de faire des recommandations pour l'utilisateur cible en fonction des préférences de ces utilisateurs similaires. Le calcul de similarité des utilisateurs est une étape clé de l’algorithme de recommandation de filtrage collaboratif.

La similarité utilisateur peut être calculée à l'aide de la similarité cosinus ou du coefficient de corrélation de Pearson. Les deux méthodes ont leurs avantages et leurs inconvénients. En pratique, vous pouvez choisir en fonction de la situation spécifique.

4. Génération de recommandations

Utiliser la similarité des utilisateurs pour calculer les K utilisateurs voisins les plus proches qui ressemblent le plus à l'utilisateur cible, puis recommander les éléments les plus intéressants à l'utilisateur cible à partir des intérêts de ces K utilisateurs voisins les plus proches.

5. Évaluer la précision

Afin de garantir l'exactitude et la robustesse de l'algorithme de recommandation, les résultats de la recommandation doivent être évalués. Les indicateurs d'évaluation incluent principalement la précision, le rappel, la valeur F1, etc. Le taux de précision représente la proportion d'éléments recommandés qui sont recommandés avec précision, et le taux de rappel représente la proportion d'éléments réels qui sont recommandés. Le score F1 est la moyenne pondérée de la précision et du rappel.

3. Exemple d'implémentation

Ce qui suit est un exemple d'algorithme de recommandation d'éléments basé sur le langage Java. Cet algorithme utilise l'algorithme de recommandation de filtrage collaboratif pour calculer la similarité entre les utilisateurs, puis recommande de nouveaux éléments à l'utilisateur.

public class RecommenderSystem {
    private Map<Integer, Map<Integer, Double>> userItemRatingTable;
    private int neighborhoodSize;

    public RecommenderSystem(Map<Integer, Map<Integer, Double>> userItemRatingTable, int neighborhoodSize) {
        this.userItemRatingTable = userItemRatingTable;
        this.neighborhoodSize = neighborhoodSize;
    }

    public Map<Integer, Double> recommendItems(int userId) {
        Map<Integer, Double> ratingTotalMap = new HashMap<>();
        Map<Integer, Double> weightTotalMap = new HashMap<>();

        Map<Double, Integer> similarityMap = new TreeMap<>(Collections.reverseOrder());

        for (Map.Entry<Integer, Map<Integer, Double>> userEntry : userItemRatingTable.entrySet()) {
            int neighborId = userEntry.getKey();
            if (neighborId != userId) {
                double similarity = calculateSimilarity(userItemRatingTable.get(userId), userItemRatingTable.get(neighborId));
                similarityMap.put(similarity, neighborId);
            }
        }

        int count = 0;
        for (Map.Entry<Double, Integer> similarityEntry : similarityMap.entrySet()) {
            int neighborId = similarityEntry.getValue();
            Map<Integer, Double> items = userItemRatingTable.get(neighborId);
            for (Map.Entry<Integer, Double> itemEntry : items.entrySet()) {
                int itemId = itemEntry.getKey();
                double rating = itemEntry.getValue();
                ratingTotalMap.put(itemId, ratingTotalMap.getOrDefault(itemId, 0.0) + similarityEntry.getKey() * rating);
                weightTotalMap.put(itemId, weightTotalMap.getOrDefault(itemId, 0.0) + similarityEntry.getKey());
            }
            count++;
            if (count >= neighborhoodSize) {
                break;
            }
        }

        Map<Integer, Double> recommendedItemScores = new HashMap<>();
        for (Map.Entry<Integer, Double> ratingTotalEntry : ratingTotalMap.entrySet()) {
            int itemId = ratingTotalEntry.getKey();
            double score = ratingTotalEntry.getValue() / weightTotalMap.get(itemId);
            recommendedItemScores.put(itemId, score);
        }
        return recommendedItemScores;
    }

    private double calculateSimilarity(Map<Integer, Double> user1, Map<Integer, Double> user2) {
        Set<Integer> commonItemIds = new HashSet<>(user1.keySet());
        commonItemIds.retainAll(user2.keySet());

        double numerator = 0.0;
        double denominator1 = 0.0;
        double denominator2 = 0.0;

        for (int itemId : commonItemIds) {
            numerator += user1.get(itemId) * user2.get(itemId);
            denominator1 += Math.pow(user1.get(itemId), 2);
            denominator2 += Math.pow(user2.get(itemId), 2);
        }

        double denominator = Math.sqrt(denominator1) * Math.sqrt(denominator2);

        if (denominator == 0) {
            return 0.0;
        } else {
            return numerator / denominator;
        }
    }
}

Cet exemple implémente un algorithme de recommandation d'éléments basé sur un filtrage collaboratif, qui nécessite la saisie d'une carte bidimensionnelle de données de comportement utilisateur. La clé de chaque carte représente un identifiant utilisateur et la valeur est une autre carte. est un élément. L'ID, la valeur est la note de l'utilisateur pour l'élément.

L'algorithme de recommandation calcule d'abord les K utilisateurs voisins présentant la similitude d'intérêt la plus élevée avec l'utilisateur cible, et recommande de nouveaux éléments à l'utilisateur cible en fonction des évaluations de ces utilisateurs voisins.

IV.Résumé

Cet article présente les types d'algorithmes de recommandation et la mise en œuvre d'algorithmes de recommandation basés sur un filtrage collaboratif. En utilisant le langage de programmation Java et les fonctions de bibliothèque associées, nous pouvons mettre en œuvre rapidement et avec précision des systèmes de recommandation personnalisés et des stratégies marketing optimisées, aidant ainsi les entreprises à améliorer la satisfaction et la fidélité des utilisateurs, à augmenter les taux de conversion des ventes et la valeur de la marque, ce qui est important pour le développement de l'entreprise et l'expérience utilisateur. est d'une grande importance.

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!