Construire un système de recommandation en temps réel : tirer parti de MongoDB et des algorithmes d'apprentissage automatique

Le système de recommandation en temps réel est une partie très importante des applications Internet actuelles, qui peuvent fournir un contenu de recommandation personnalisé en temps réel en fonction des intérêts et des comportements des utilisateurs. Ce qui suit présentera comment utiliser MongoDB comme base pour le stockage et la gestion des données, et le combiner avec des algorithmes d'apprentissage automatique pour créer un système de recommandation efficace en temps réel. Il comprend principalement le traitement et le stockage des données, l'ingénierie des fonctionnalités, la formation de modèles d'apprentissage automatique et les services de recommandation en temps réel.

1. Traitement et stockage des données

Contenu réécrit : 1. Collecte et nettoyage des données : Collectez les données de comportement des utilisateurs et les données liées aux objets recommandés via différentes méthodes, telles que les enregistrements de clics, les enregistrements d'achat, les enregistrements de navigation, etc. Nettoyez et dédupliquez les données pour garantir l'exactitude et la cohérence des données

2. Stockez les données dans MongoDB : utilisez MongoDB pour stocker les données nettoyées. Concevoir un modèle de données approprié en fonction des besoins de l'entreprise, stocker les données sous forme de documents dans MongoDB et établir les index correspondants pour améliorer les performances des requêtes

2. Ingénierie des fonctionnalités

Sélection et extraction des fonctionnalités : il faut commencer par les données d'origine Sélectionnez les caractéristiques appropriées et utilisez la technologie d'extraction de caractéristiques pour les convertir en caractéristiques numériques pouvant être utilisées par les algorithmes d'apprentissage automatique. Les fonctionnalités couramment utilisées incluent les attributs utilisateur, les indicateurs comportementaux, les attributs de contenu, etc.

L'encodage et la normalisation des fonctionnalités sont l'une des étapes de prétraitement couramment utilisées dans l'apprentissage automatique. En termes de codage de fonctionnalités, nous devons convertir les fonctionnalités non numériques en fonctionnalités numériques, par exemple en utilisant un codage à chaud ou un codage d'étiquettes. Pour les caractéristiques numériques, nous devons les normaliser pour garantir que les échelles entre les caractéristiques sont cohérentes, améliorant ainsi les performances du modèle d'apprentissage automatique

3 Formation du modèle d'apprentissage automatique

1. L'ensemble est divisé en un ensemble de formation et un ensemble de test pour la formation et l'évaluation du modèle. La validation croisée et d'autres techniques peuvent être utilisées pour des divisions plus raffinées

2. Sélection et formation des modèles : sélectionnez les algorithmes et les modèles d'apprentissage automatique appropriés en fonction des besoins réels, tels que le filtrage collaboratif, les recommandations basées sur le contenu, l'apprentissage en profondeur, etc. . Utilisez l'ensemble de formation pour entraîner le modèle et optimiser les performances du modèle grâce à l'ajustement des paramètres et à d'autres techniques.

Évaluation et amélioration du modèle : utilisez l'ensemble de tests pour évaluer le modèle formé, tel que la précision, le rappel, la valeur F1 et d'autres indicateurs. Améliorez et optimisez le modèle en fonction des résultats de l'évaluation pour améliorer la précision des recommandations et la satisfaction des utilisateurs

4. Service de recommandation en temps réel

1. Extraction des fonctionnalités utilisateur : extraire et encoder les informations sur les fonctionnalités utilisateur, telles que l'ID utilisateur, situation géographique, indicateurs comportementaux, etc. En fonction des besoins, vous pouvez envisager d'obtenir les dernières informations sur les fonctionnalités des utilisateurs en temps réel

2. Calcul de recommandation en temps réel : utilisez le modèle entraîné et les fonctionnalités de l'utilisateur pour effectuer un calcul de recommandation en temps réel. Il peut générer des résultats de recommandations personnalisés basés sur le comportement en temps réel et les informations contextuelles de l'utilisateur, combinés à des modèles d'apprentissage automatique.

Stockage et présentation des résultats recommandés : stockez les résultats des recommandations en temps réel dans MongoDB pour une requête et un affichage ultérieurs. Selon les besoins de l'entreprise, les résultats des recommandations sont renvoyés aux utilisateurs pour affichage via des interfaces API ou d'autres méthodes.

Cet article présente les principales étapes de l'utilisation de MongoDB et des algorithmes d'apprentissage automatique pour créer un système de recommandation en temps réel, y compris le traitement et le stockage des données. , l'ingénierie des fonctionnalités, la formation de modèles d'apprentissage automatique et les services de recommandation en temps réel. Grâce à une gestion et un traitement raisonnables des données, ainsi qu'à des algorithmes d'apprentissage automatique efficaces, un système de recommandation en temps réel efficace et précis peut être établi pour améliorer l'expérience utilisateur et la valeur de la plateforme

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!