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Golang で効率的な電子商取引推奨アルゴリズムを実装するためのキャッシュ メカニズム。

WBOY
WBOYオリジナル
2023-06-20 20:33:15639ブラウズ

電子商取引ビジネスの急速な発展に伴い、推奨アルゴリズムは主要な電子商取引プラットフォーム間の競争の鍵の 1 つとなっています。効率的で高性能な言語である Golang は、電子商取引推奨アルゴリズムの実装において大きな利点があります。ただし、効率的なレコメンデーションアルゴリズムを実装する一方で、キャッシュメカニズムも無視できない問題です。この記事では、Golang で効率的な電子商取引レコメンデーション アルゴリズムのキャッシュ メカニズムを実装する方法を紹介します。

1. キャッシュ メカニズムが必要な理由

電子商取引の推奨アルゴリズムでは、推奨結果の生成に大量のコンピューティング リソースが必要です。同時実行性の高い電子商取引プラットフォームの場合、各推奨事項の再計算は明らかに非現実的です。この問題を解決するには、キャッシュ メカニズムを使用して、後続のリクエストのために計算された推奨結果をメモリにキャッシュし、計算の繰り返しを避けることができます。

また、eコマース分野では、ユーザーの行動データだけでなく、商品の状態や価格、在庫などの情報もリアルタイムで更新される大量のデータが必要となります。リアルタイムで更新する必要があります。したがって、キャッシュメカニズムはデータ更新の問題を効果的に解決し、データ変更によるキャッシュされたデータと実際のデータの不一致を回避し、それによって推奨結果の精度を保証します。

2. キャッシュ メカニズムの実装方法

  1. キャッシュ ツールの選択

Golang は、組み込みのマップ、同期などのさまざまなキャッシュ ツールを提供します。 .Map および gcache、go-cache などのサードパーティ ライブラリ。このうち sync.Map は、Golang 1.9 バージョンで新たに追加された同時実行安全な Map であり、同時実行性の高い環境でも安全な読み書きを保証でき、パフォーマンスも非常に優れているため、この記事では sync.Map を使用します。例。

  1. ビジネスニーズに応じてキャッシュ粒度を選択

キャッシュの仕組みを実装する際には、電子商取引ビジネスの特性に応じてキャッシュ粒度を選択する必要があります最適なキャッシュ効果を実現します。通常の状況では、電子商取引推奨アルゴリズムのキャッシュ粒度は次のレベルまで調整できます:

a. ユーザーレベルのキャッシュ

ユーザーの履歴行動 (閲覧記録など) をキャッシュします。購入レコード、コレクションレコードなど各推奨では、二重カウントを避けるために、ユーザーの行動データに基づいて推奨が行われます。ユーザーごとに行動データが異なるため、この方法ではより正確なレコメンデーションを提供できます。

b. 製品レベルのキャッシュ

価格、在庫、ステータス、説明などの製品の基本情報と、ブランドなどの製品の関連属性をキャッシュします。 、モデル、仕様、素材を待ちます。各レコメンドでは、二重カウントを避けるため、商品の属性情報に基づいてレコメンドが行われます。

c. カテゴリ レベルのキャッシュ

製品をカテゴリに従って分類し、各カテゴリの下に製品 ID をキャッシュします。各推奨では、二重カウントを避けるために、現在のカテゴリの製品 ID に基づいて推奨が行われます。この方法は、同じカテゴリに多数の商品が存在する場合に適しています。

  1. キャッシュ戦略

電子商取引推奨アルゴリズムのキャッシュ メカニズムを実装する場合、ビジネス ニーズに基づいて適切なキャッシュ戦略を策定する必要があります。通常、LRU (Least Recent Used) キャッシュ削除戦略を採用できます。つまり、キャッシュ領域が不十分な場合、最も最近使用されていないキャッシュ データが削除されます。同時にキャッシュの有効期限も設定でき、一定期間アクセスがなかった場合、キャッシュされたデータは自動的に削除されます。これにより、キャッシュされたデータの適時性と正確性が保証されます。

3. 例: Golang のキャッシュ メカニズムに基づく電子商取引推奨アルゴリズムの実装

このセクションでは、ユーザー レベルのキャッシュ戦略を例として、電子商取引の実装方法を説明します。 Golang でのコマース推奨、アルゴリズム キャッシュ メカニズム。

  1. キャッシュ構造定義

キャッシュ結果、有効期限、使用時間、その他の情報を含む構造 UserCache を定義します。

type 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

}

  1. キャッシュを初期化する

sync.Map を使用してキャッシュを初期化し、ユーザー ID をキーとして、UserCache を値としてキャッシュします。

var userCache sync.Map // sync.Map を使用してユーザーレベルのキャッシュを初期化します
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(),
})

}

  1. キャッシュの取得

各推奨事項で、最初に、計算された推奨結果。存在する場合はキャッシュされた結果が直接返され、存在しない場合はリアルタイム計算が実行されます。

func recommend(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

}

4. 概要

上記の例を通して、e で次のことがわかります。 -commerce レコメンデーションアルゴリズムでは、キャッシュメカニズムが非常に必要です。これにより、レコメンデーション結果の高精度とリアルタイム性を確保しながら、レコメンデーションの効率を向上させることができます。この記事では、Golang を例として、電子商取引推奨アルゴリズムの効率的なキャッシュ メカニズムを実装する方法を紹介します。実際のアプリケーションでは、実際の状況に基づいて最適なキャッシュ戦略と粒度を選択する必要があります。

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