Un mécanisme de mise en cache pour implémenter des algorithmes de recommandation de commerce électronique efficaces dans Golang.

Avec le développement fulgurant du commerce électronique, les algorithmes de recommandation sont devenus l'une des clés de la concurrence entre les principales plateformes de commerce électronique. En tant que langage efficace et performant, Golang présente de grands avantages dans la mise en œuvre d'algorithmes de recommandation e-commerce. Cependant, tout en mettant en œuvre des algorithmes de recommandation efficaces, le mécanisme de mise en cache constitue également un problème qui ne peut être ignoré. Cet article présentera comment implémenter le mécanisme de mise en cache d'un algorithme de recommandation de commerce électronique efficace dans Golang.

1. Pourquoi un mécanisme de mise en cache est nécessaire

Dans l'algorithme de recommandation de commerce électronique, la génération de résultats de recommandation nécessite une grande quantité de ressources informatiques. Pour les plateformes de commerce électronique à haute concurrence, il est évidemment irréaliste de recalculer chaque recommandation. . Afin de résoudre ce problème, un mécanisme de mise en cache peut être utilisé pour mettre en mémoire les résultats des recommandations calculées pour les requêtes ultérieures afin d'éviter des calculs répétés.

De plus, le domaine du commerce électronique doit faire face à une grande quantité de données en temps réel. Non seulement les données sur le comportement des utilisateurs doivent être mises à jour en temps réel, mais également l'état du produit, son prix, son inventaire et d'autres informations. en temps réel. Par conséquent, le mécanisme de mise en cache peut résoudre efficacement le problème de mise à jour des données et éviter l'incohérence entre les données mises en cache et les données réelles dues à des modifications de données, garantissant ainsi l'exactitude des résultats de recommandation.

2. Comment implémenter le mécanisme de mise en cache

1. Choisissez les outils de mise en cache

Golang fournit une variété d'outils de mise en cache, notamment une carte intégrée, sync.Map et des bibliothèques tierces telles que gcache, go-cache, etc. . Parmi eux, sync.Map est une carte sécurisée pour la concurrence récemment ajoutée dans la version Golang 1.9. Elle peut garantir la sécurité en lecture-écriture dans un environnement à haute concurrence, et ses performances sont également très bonnes. Par conséquent, cet article utilise sync.Map comme. un exemple.

2. Choisissez la granularité du cache en fonction des besoins de l'entreprise

Lors de la mise en œuvre du mécanisme de mise en cache, il est nécessaire de sélectionner la granularité du cache en fonction des caractéristiques de l'entreprise de commerce électronique pour obtenir l'effet de mise en cache optimal. Normalement, la granularité du cache des algorithmes de recommandation de commerce électronique peut être affinée aux niveaux suivants :

a Le cache au niveau de l'utilisateur

met en cache les comportements historiques de l'utilisateur, tels que les enregistrements de navigation, les enregistrements d'achat, les enregistrements de collecte, etc. Lors de chaque recommandation, des recommandations sont faites en fonction des données comportementales de l'utilisateur pour éviter une double comptabilisation. Étant donné que les données comportementales de chaque utilisateur sont différentes, cette méthode peut fournir des recommandations plus précises.

b. Mise en cache au niveau du produit

Mettez en cache les informations de base du produit, telles que le prix, l'inventaire, le statut, la description, etc., et mettez en cache les attributs associés du produit, tels que la marque, le modèle, les spécifications, le matériau, etc. . Lors de chaque recommandation, des recommandations sont faites sur la base des informations d'attribut du produit pour éviter une double comptabilisation.

c. Mise en cache au niveau des catégories

Catégorise les produits en fonction des catégories et met en cache l'ID du produit sous chaque catégorie. Lors de chaque recommandation, des recommandations sont faites en fonction de l'ID de produit dans la catégorie actuelle afin d'éviter une double comptabilisation. Cette méthode convient aux situations où il existe de nombreux produits dans la même catégorie.

3. Stratégie de mise en cache

Lors de la mise en œuvre du mécanisme de mise en cache de l'algorithme de recommandation de commerce électronique, il est nécessaire de formuler une stratégie de mise en cache appropriée en fonction des besoins de l'entreprise. Habituellement, la stratégie d'élimination du cache LRU (Least Récemment Utilisé) peut être adoptée, c'est-à-dire que lorsque l'espace du cache est insuffisant, les données du cache les moins récemment utilisées sont éliminées. Dans le même temps, vous pouvez également définir le délai d'expiration du cache, et les données mises en cache seront automatiquement éliminées lorsqu'elles n'auront pas été consultées pendant une certaine période de temps. Cela garantit l’actualité et l’exactitude des données mises en cache.

3. Exemple : implémentation de l'algorithme de recommandation de commerce électronique basé sur le mécanisme de mise en cache de Golang

Dans cette section, nous prendrons la stratégie de mise en cache au niveau de l'utilisateur comme exemple pour décrire comment implémenter le mécanisme de mise en cache de la recommandation de commerce électronique. algorithme en Golang.

1. Définition de la structure du cache

Définissez une structure UserCache, y compris les résultats du cache, le délai d'expiration, le temps d'utilisation et d'autres informations.

tapez UserCache struct {

Data         []int               // 缓存的推荐结果
ExpiredTime  time.Time           // 过期时间
LastUsedTime time.Time           // 上次使用时间

}

2. Initialisez le cache

Utilisez sync.Map pour initialiser le cache, utilisez l'ID utilisateur comme clé et UserCache comme valeur pour la mise en cache.

var userCache sync.Map // Utilisez sync.Map pour initialiser le cache au niveau utilisateur
func main() {

// 缓存用户推荐结果
userID := 10001
res := []int{2001, 2002, 2003}
cacheTime := 10 * time.Minute   // 缓存时间为10分钟
setUserCache(userID, res, cacheTime)

}

func setUserCache(userID int, res []int, cacheTime time.Duration) {

userCache.Store(userID, UserCache{
    Data:         res,
    ExpiredTime:  time.Now().Add(cacheTime),
    LastUsedTime: time.Now(),
})

}

3. Récupérer le cache

A chaque recommandation, vérifiez d'abord s'il y a un résultat de recommandation calculé dans le cache. S'il existe, le résultat mis en cache sera renvoyé directement, sinon un calcul en temps réel sera effectué.

func recommande(userID int) []int {

// 先从缓存中查询是否存在已经计算好的推荐结果
cache, ok := userCache.Load(userID)
if ok {
    userCache := cache.(UserCache)
    // 如果缓存已经过期，则将该缓存清除
    if userCache.ExpiredTime.Before(time.Now()) {
        userCache.Delete(userID)
    } else {
        userCache.LastUsedTime = time.Now()  // 更新缓存的使用时间
        return userCache.Data
    }
}
// 如果缓存中不存在该用户的推荐结果，则进行实时计算
res := calRecommend(userID)
cacheTime := 10*time.Minute  // 缓存时间为10分钟
setUserCache(userID, res, cacheTime)   // 缓存推荐结果
return res

}

IV Résumé

À travers les exemples ci-dessus, nous pouvons voir que le mécanisme de mise en cache est très nécessaire dans l'algorithme de recommandation du commerce électronique. Il peut améliorer l’efficacité des recommandations tout en garantissant une grande précision et des performances en temps réel des résultats des recommandations. Cet article prend Golang comme exemple pour présenter comment implémenter un mécanisme de mise en cache efficace pour les algorithmes de recommandation de commerce électronique. Dans les applications réelles, la stratégie de cache et la granularité les plus appropriées doivent être sélectionnées en fonction de la situation réelle.

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