Application de Redis dans un système de recommandation en temps réel

Application de Redis dans le système de recommandation en temps réel

Avec le développement rapide d'Internet et la diversification des besoins des utilisateurs, les systèmes de recommandation en temps réel deviennent de plus en plus importants dans le commerce électronique, les médias sociaux, l'actualité et d'autres domaines. Le système de recommandation en temps réel peut non seulement fournir des services de recommandation personnalisés, mais également effectuer des ajustements de recommandation en fonction des changements de comportement et d'intérêts des utilisateurs en temps réel. Afin de réaliser ces fonctions, un outil de stockage et de requête efficace est nécessaire. Redis est un outil de stockage et de requête très adapté aux systèmes de recommandation en temps réel. Cet article présentera en détail l'application de Redis dans les systèmes de recommandation en temps réel et fournira quelques exemples de code spécifiques.

1. Présentation de Redis
Redis est un système de stockage de structures de données en mémoire open source. Il prend en charge le stockage de paires clé-valeur et fournit une variété de structures de données, telles que des chaînes, des tables de hachage, des listes, des ensembles et une collection ordonnée. etc. Par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles, Redis présente les avantages de hautes performances, d'une concurrence élevée et d'une faible latence. Ces caractéristiques rendent Redis très adapté aux systèmes de recommandation en temps réel.

2. Application de Redis dans le système de recommandation en temps réel

1. Stockage des données sur le comportement des utilisateurs
   Dans le système de recommandation en temps réel, les données sur le comportement des utilisateurs telles que les clics, les achats, les commentaires, etc. Ces données sont importantes pour générer des recommandations personnalisées. Le type chaîne de Redis est très approprié pour stocker ces données comportementales. Vous pouvez stocker les ID utilisateur sous forme de clés et les données comportementales sous forme de valeurs dans Redis. Par exemple :

import redis

# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 存储用户点击行为
def save_user_click(user_id, item_id):
    key = 'user_click:' + str(user_id)
    r.append(key, str(item_id))

2. Créer des portraits d'utilisateurs
   Les systèmes de recommandation en temps réel doivent modéliser les intérêts des utilisateurs afin de générer des résultats de recommandation personnalisés. Le type de table de hachage de Redis est très approprié pour stocker les données de portrait d'utilisateur. Vous pouvez stocker l'ID utilisateur comme clé, la balise d'intérêt comme champ et le poids de l'intérêt comme valeur dans Redis. Par exemple :

# 存储用户兴趣
def save_user_interest(user_id, interest):
    key = 'user_interest:' + str(user_id)
    r.hset(key, interest, 1)  # 默认权重为1

# 获取用户兴趣
def get_user_interest(user_id):
    key = 'user_interest:' + str(user_id)
    return r.hgetall(key)

3. Création d'un ensemble de candidats à la recommandation d'articles
   Afin de générer des résultats de recommandation personnalisés, le système de recommandation en temps réel doit maintenir un ensemble de candidats à la recommandation d'articles, qui est déterminé par le comportement et les intérêts de l'utilisateur. Le type de collection ordonnée de Redis est très approprié pour stocker des ensembles de candidats à la recommandation d'articles. Vous pouvez stocker l'ID utilisateur comme clé, l'ID de l'élément comme valeur et le poids de l'élément comme score dans Redis. Par exemple :

# 存储物品推荐候选集
def save_recommendation(user_id, item_id, score):
    key = 'recommendation:' + str(user_id)
    r.zadd(key, {item_id: score})

# 获取物品推荐候选集
def get_recommendation(user_id):
    key = 'recommendation:' + str(user_id)
    return r.zrange(key, 0, -1, withscores=True)

3. Résumé
Cet article présente l'application de Redis dans les systèmes de recommandation en temps réel et fournit quelques exemples de code spécifiques. En utilisant Redis comme outil de stockage et de requête, les performances et la disponibilité des systèmes de recommandation en temps réel peuvent être améliorées et offrir aux utilisateurs une meilleure expérience de recommandation. Bien entendu, ce qui précède ne représente que quelques-unes des applications de Redis dans les systèmes de recommandation en temps réel, et les scénarios d'application réels seront plus abondants et plus complexes. J'espère que cet article pourra vous fournir des références et de l'aide afin que vous puissiez mieux appliquer Redis pour créer un système de recommandation en temps réel.

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!