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Les ingénieurs Java doivent maîtriser : Comment utiliser l'interface Baidu AI pour mettre en œuvre un système de recommandation marketing intelligent
Introduction :
Avec le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle, les systèmes de recommandation marketing intelligents sont devenus une option importante pour diverses entreprises. Baidu AI fournit une interface d'intelligence artificielle puissante et fournit des solutions aux développeurs. Cet article explique comment utiliser l'interface Baidu AI, combinée au langage de programmation Java, pour mettre en œuvre un système de marketing basé sur des recommandations intelligentes et fournit des exemples de code.
1. Introduction à l'interface Baidu AI
La plate-forme Baidu AI fournit une variété d'interfaces, notamment la reconnaissance faciale, la synthèse vocale, le traitement du langage naturel, etc. Parmi eux, l'interface de recommandation intelligente Baidu est au cœur de notre système de recommandation marketing intelligent.
1.1 Fonctions de l'interface de recommandation intelligente de Baidu
L'interface de recommandation intelligente de Baidu peut automatiquement connaître les intérêts de l'utilisateur en fonction des données comportementales de l'utilisateur et recommander un contenu personnalisé à l'utilisateur. Il peut fournir aux utilisateurs des informations recommandées telles que des produits, des actualités, des vidéos, etc. qui les intéressent en fonction de leur historique de navigation, de leurs enregistrements d'achats, de leurs mots-clés de recherche et d'autres données, augmentant ainsi la fidélité des utilisateurs et favorisant les ventes.
1.2 Comment appeler l'interface
Nous pouvons appeler l'interface de recommandation intelligente Baidu via HTTP et envoyer les données de comportement de l'utilisateur à l'interface en fonction des paramètres fournis par le document d'interface, et l'interface renverra les résultats de recommandation correspondants.
2. Étapes de mise en œuvre du système de recommandation marketing intelligent
2.1 Introduction des bibliothèques dépendantes
Tout d'abord, introduisez les bibliothèques dépendantes du SDK Baidu AI dans le projet Java. Par exemple, ajoutez la dépendance suivante au fichier pom.xml dans le projet Maven :
<dependency> <groupId>com.baidu.aip</groupId> <artifactId>aip-java-sdk</artifactId> <version>4.14.0</version> </dependency>
Ensuite, exécutez la commande Maven mvn install
pour télécharger la bibliothèque dépendante.
2.2 Obtenir la clé API et la clé secrète de l'interface
Avant d'utiliser l'interface Baidu AI, nous devons enregistrer une application sur la plateforme ouverte Baidu AI et obtenir la clé API et la clé secrète correspondantes. Ces deux clés servent à l'authentification lors de l'appel de l'interface.
2.3 Envoyer une demande à Baidu Intelligent Recommendation Interface
Supposons que nous ayons obtenu les données de comportement de l'utilisateur, y compris l'historique de navigation, les enregistrements d'achats, etc. Nous pouvons envoyer ces données à l'interface de recommandation intelligente de Baidu via le code Java et obtenir les résultats de la recommandation.
Tout d'abord, créez une instance de la classe HttpRequest, définissez l'URL de la requête, la méthode de requête et l'en-tête de la requête, puis ajoutez les paramètres de la requête, comme indiqué ci-dessous :
import com.baidu.aip.http.AipRequest; AipRequest request = new AipRequest(); request.setUrl("https://aip.baidubce.com/rest/2.0/solution/v1/product/multimode/user/action"); request.setMethod(HttpMethod.POST); request.addHeader("Content-Type", "application/json;charset=UTF-8"); request.setBody(jsonData);
Ensuite, utilisez la clé API et la clé secrète pour l'identité via l'instance. de la classe d'authentification AipClient et envoie une requête pour obtenir les données de réponse, comme indiqué ci-dessous :
import com.baidu.aip.http.AipClient; import com.baidu.aip.http.HttpResponse; AipClient client = new AipClient(apiKey, secretKey); HttpResponse response = client.sendRequest(request); String responseStr = response.getBodyStr();
2.4 Traitement du résultat de la réponse
Le résultat de la réponse de l'interface est une chaîne JSON Nous pouvons analyser la chaîne via la bibliothèque JSON de Java et. extraire les informations de recommandations requises.
Par exemple, supposons que le champ « recommandations » dans le résultat de la réponse est un tableau contenant des informations sur le produit recommandé. Nous pouvons utiliser la bibliothèque org.json pour l'analyse, comme indiqué ci-dessous :
import org.json.JSONArray; import org.json.JSONObject; JSONObject responseJson = new JSONObject(responseStr); JSONArray recommendations = responseJson.getJSONArray("recommendations"); for (int i = 0; i < recommendations.length(); i++) { JSONObject recommendation = recommendations.getJSONObject(i); String itemId = recommendation.getString("item_id"); String itemName = recommendation.getString("item_name"); // 处理推荐信息... }
3. Résumé
Cet article présente comment utiliser l'interface Baidu AI, combinée au langage de programmation Java, pour mettre en œuvre un système marketing basé sur des recommandations intelligentes. En appelant l'interface de recommandation intelligente de Baidu, nous pouvons recommander du contenu personnalisé aux utilisateurs en fonction de leurs données comportementales, augmentant ainsi la fidélité des utilisateurs et les ventes. Au cours du processus de mise en œuvre, nous avons introduit la bibliothèque de dépendances du SDK Baidu AI, obtenu la clé API et la clé secrète, envoyé des requêtes à l'interface via le code Java et analysé les résultats de la réponse.
Grâce à l'introduction ci-dessus, je pense que les ingénieurs Java peuvent maîtriser l'utilisation de l'interface Baidu AI pour mettre en œuvre un système de recommandation marketing intelligent et fournir un soutien solide au développement commercial des entreprises.
Lien de référence :
Plateforme ouverte Baidu AI : https://ai.baidu.com/
Document de l'interface de recommandation intelligente Baidu : https://ai.baidu.com/docs#/Recommendation-API/top
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!