Comment développer des fonctions de recommandation en temps réel à l'aide de Redis et Groovy

Comment utiliser Redis et Groovy pour développer des fonctions de recommandation en temps réel

Introduction :
Avec le développement d'Internet, les systèmes de recommandation sont devenus une partie importante de nombreuses applications. Les systèmes de recommandation peuvent aider les utilisateurs à trouver rapidement le contenu qui les intéresse et à améliorer l'expérience utilisateur. Cet article explique comment utiliser Redis et Groovy pour développer des fonctions de recommandation en temps réel et donne des exemples de code spécifiques.

Étape 1 : Créer un environnement Redis
Tout d'abord, nous devons créer un environnement Redis pour stocker les données de comportement des utilisateurs et les résultats des recommandations. Vous pouvez installer Redis via le site officiel (https://redis.io/) ou en utilisant Docker. Une fois l'installation terminée, démarrez le serveur Redis.

Étape 2 : Préparer les données de recommandation
Le cœur du système de recommandation est constitué par les données comportementales de l'utilisateur. Dans ce cas, nous prenons comme exemple les recommandations de films. Tout d'abord, nous devons préparer certaines données sur le comportement des utilisateurs, y compris les enregistrements de navigation historiques de l'utilisateur, les enregistrements de collecte, etc. Vous pouvez utiliser certains ensembles de données open source, tels que l'ensemble de données MovieLens (https://grouplens.org/datasets/movielens/) pour simuler les données de comportement des utilisateurs.

Étape 3 : Stocker les données de comportement des utilisateurs dans Redis
Ensuite, nous stockons les données de comportement des utilisateurs dans Redis. Dans Redis, la structure de données Hash peut être utilisée pour stocker les données sur le comportement des utilisateurs. Le comportement de chaque utilisateur est représenté par une structure Hash. La clé du Hash est l'ID de l'utilisateur et la valeur est une structure Map qui enregistre les données de comportement de l'utilisateur, telles que les enregistrements de navigation, les enregistrements de collection, etc.

Dans Groovy, vous pouvez utiliser la bibliothèque Jedis pour vous connecter à Redis, et utiliser le code suivant pour stocker les données utilisateur dans Redis :

import redis.clients.jedis.Jedis

def jedis = new Jedis("localhost", 6379)

def saveUserBehavior(userId, behaviorData) {
    jedis.hset("user:${userId}", behaviorData)
}

def userId = 1
def behaviorData = ["browse": "movie1", "collect": "movie2"]
saveUserBehavior(userId, behaviorData)

Étape 4 : Implémenter la fonction de recommandation en temps réel
Avec les données comportementales de l'utilisateur, nous pouvons commencez à le mettre en œuvre Fonction de recommandation en temps réel. Dans cet exemple, nous utiliserons l'algorithme de filtrage collaboratif pour faire des recommandations. Les étapes spécifiques sont les suivantes :

1. Calculer la similarité entre les utilisateurs : Calculez la similarité entre les utilisateurs en fonction des données comportementales de l'utilisateur. Cela peut être calculé en utilisant la similarité cosinus.
2. Trouvez les N utilisateurs les plus similaires à l'utilisateur cible : sur la base de la similarité des utilisateurs calculée, recherchez les N utilisateurs les plus similaires à l'utilisateur cible.
3. Obtenez les préférences des utilisateurs Top N : obtenez les préférences des utilisateurs Top N en fonction de leurs données de comportement. Ces préférences peuvent inclure l'historique de navigation, l'historique des collections, etc.
4. Filtrer le contenu qui a été consulté par l'utilisateur cible : filtrez le contenu qui a été consulté par l'utilisateur cible en fonction de son historique de navigation.
5. Recommander le contenu Top M : en fonction du contenu filtré, recommandez le contenu Top M aux utilisateurs cibles.

Dans Groovy, vous pouvez utiliser le code suivant pour implémenter la fonction de recommandation en temps réel :

import redis.clients.jedis.Jedis

def jedis = new Jedis("localhost", 6379)

def getSimilarUsers(targetUserId, n) {
    // 根据用户的行为数据计算相似度
    //...
    
    // 找到与目标用户最相似的Top N个用户
    //...
    
    return similarUsers
}

def getRecommendations(targetUserId, m) {
    def similarUsers = getSimilarUsers(targetUserId, 5)
    def recommendations = []

    similarUsers.each { userId ->
        // 根据用户的行为数据获取用户的喜好
        //...
        
        // 过滤掉已经浏览过的内容
        //...
        
        // 将新的内容添加到推荐列表中
        //...
    }

    return recommendations.take(m)
}

def targetUserId = 1
def recommendations = getRecommendations(targetUserId, 10)
println recommendations

Conclusion :
En utilisant Redis et Groovy, nous pouvons facilement implémenter la fonction de recommandation en temps réel. Tout d'abord, nous stockons les données sur le comportement des utilisateurs dans Redis, puis utilisons l'algorithme de filtrage collaboratif pour formuler des recommandations basées sur ces données. Redis fournit des fonctions de stockage de données et de requête hautes performances, tandis que Groovy fournit une syntaxe simple et facile à comprendre, facilitant le développement de systèmes de recommandation.

L'exemple ci-dessus n'est qu'un exemple simple, et le système de recommandation réel peut être plus complexe. Si vous avez des exigences plus élevées, vous pouvez optimiser davantage l'algorithme et le code pour répondre aux besoins des applications pratiques.

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!