Java로 구현된 추천 알고리즘 및 구현

인터넷의 발달과 함께 네트워크의 데이터 양이 폭발적으로 증가하여, 많은 양의 정보에 직면했을 때 사용자가 정말로 필요한 콘텐츠를 빠르고 정확하게 찾는 것이 어려워졌습니다. 시대의 요구에 따라 등장한 추천 알고리즘은 사용자 행동 데이터를 기록하고 분석하여 사용자에게 개인화된 서비스와 추천 콘텐츠를 제공함으로써 사용자 만족도와 충성도를 향상시킵니다. 대규모 소프트웨어 개발을 위해 선택되는 언어로서 Java는 추천 알고리즘 구현에도 널리 사용됩니다.

1. 추천 알고리즘

추천 알고리즘은 사용자의 상호 작용, 행동, 관심 데이터를 분석하고 마이닝하여 사용자의 잠재적인 선호도를 찾아내고 사용자에게 개인화된 서비스를 제공하는 알고리즘입니다. 추천 알고리즘의 주요 목적은 사용자 만족도를 높이고, 사용자 경험을 향상시키며, 사용자 충성도를 높이는 것입니다. 또한 웹사이트에서 개인화된 마케팅을 달성하고 판매 전환율을 높이는 데도 도움이 됩니다.

추천 알고리즘에는 콘텐츠 기반 추천, 협업 필터링 추천, 하이브리드 추천의 세 가지 주요 유형이 있습니다.

콘텐츠 기반 추천 알고리즘은 아이템이나 사용자의 특징 벡터를 기반으로 추천을 합니다. 장점은 사용자 행동과 무관하게 추천할 수 있지만 숨겨진 정보와 알려지지 않은 관심사를 발견할 수 없다는 단점이 있습니다.

협업 필터링 기반 추천 알고리즘은 사용자 그룹의 행동 데이터를 기반으로 추천되며, 알려지지 않은 관심사와 숨겨진 정보를 더 많이 발견할 수 있지만 콜드 스타트 ​​문제가 발생하기 쉽고 사용자 행동 데이터가 희박할 경우 정확도가 떨어지게 됩니다.

하이브리드 추천 알고리즘은 여러 추천 알고리즘의 조합을 사용하여 각 알고리즘의 장점을 결합하여 추천 정확도를 높이는 동시에 콜드 스타트 ​​위험과 희소 데이터의 영향을 줄입니다.

2. 추천 알고리즘 구현

성능이 뛰어나고 안정적이며 유지 관리가 가능한 프로그래밍 언어인 Java는 추천 알고리즘 구현을 위한 첫 번째 선택입니다. 이번 글에서는 협업 필터링을 기반으로 한 추천 알고리즘의 구현을 소개합니다.

1. 데이터 전처리

데이터 전처리는 주로 원본 데이터를 정리하고 노이즈를 제거하고 정규화하며 불필요한 중복 정보를 제거하고 보다 간결하고 표준화된 데이터를 생성하는 작업입니다.

2. 데이터 분할

권장 알고리즘은 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 나누어야 합니다. 학습 세트는 모델을 설정하고 매개변수를 최적화하는 데 사용되며, 테스트 세트는 모델의 정확성과 견고성을 평가하는 데 사용됩니다.

3. 사용자 유사도 계산

협업 필터링 추천 알고리즘의 핵심 아이디어는 대상 사용자와 비슷한 관심사를 가진 다른 사용자를 찾은 다음, 이러한 유사 사용자의 선호도를 기반으로 대상 사용자에게 추천을 하는 것입니다. 사용자 유사성 계산은 협업 필터링 추천 알고리즘의 핵심 단계입니다.

사용자 유사성은 코사인 유사성 또는 Pearson 상관 계수를 사용하여 계산할 수 있습니다. 두 방법 모두 장단점이 있으며 실제로는 특정 상황에 따라 선택할 수 있습니다.

4. 추천 생성

사용자 유사성을 이용하여 대상 사용자와 가장 유사한 K명의 최근접 이웃 사용자를 계산한 후, 이 K명의 최근접 이웃 사용자의 관심사 중에서 가장 흥미로운 항목을 대상 사용자에게 추천합니다.

5. 정확도 평가

추천 알고리즘의 정확성과 견고성을 보장하기 위해서는 추천 결과를 평가해야 합니다. 평가 지표에는 주로 정확성, 재현율, F1 값 등이 포함됩니다. 정밀도율은 추천상품 중 정확하게 추천되는 비율을 나타내고, 재현율은 실제 추천상품이 차지하는 비율을 나타냅니다. F1 점수는 정밀도와 재현율의 가중 평균입니다.

3. 구현 예

다음은 Java 언어 기반의 아이템 추천 알고리즘의 예입니다. 이 알고리즘은 협업 필터링 추천 알고리즘을 사용하여 사용자 간의 유사성을 계산한 후 사용자에게 새로운 아이템을 추천합니다.

public class RecommenderSystem {
    private Map<Integer, Map<Integer, Double>> userItemRatingTable;
    private int neighborhoodSize;

    public RecommenderSystem(Map<Integer, Map<Integer, Double>> userItemRatingTable, int neighborhoodSize) {
        this.userItemRatingTable = userItemRatingTable;
        this.neighborhoodSize = neighborhoodSize;
    }

    public Map<Integer, Double> recommendItems(int userId) {
        Map<Integer, Double> ratingTotalMap = new HashMap<>();
        Map<Integer, Double> weightTotalMap = new HashMap<>();

        Map<Double, Integer> similarityMap = new TreeMap<>(Collections.reverseOrder());

        for (Map.Entry<Integer, Map<Integer, Double>> userEntry : userItemRatingTable.entrySet()) {
            int neighborId = userEntry.getKey();
            if (neighborId != userId) {
                double similarity = calculateSimilarity(userItemRatingTable.get(userId), userItemRatingTable.get(neighborId));
                similarityMap.put(similarity, neighborId);
            }
        }

        int count = 0;
        for (Map.Entry<Double, Integer> similarityEntry : similarityMap.entrySet()) {
            int neighborId = similarityEntry.getValue();
            Map<Integer, Double> items = userItemRatingTable.get(neighborId);
            for (Map.Entry<Integer, Double> itemEntry : items.entrySet()) {
                int itemId = itemEntry.getKey();
                double rating = itemEntry.getValue();
                ratingTotalMap.put(itemId, ratingTotalMap.getOrDefault(itemId, 0.0) + similarityEntry.getKey() * rating);
                weightTotalMap.put(itemId, weightTotalMap.getOrDefault(itemId, 0.0) + similarityEntry.getKey());
            }
            count++;
            if (count >= neighborhoodSize) {
                break;
            }
        }

        Map<Integer, Double> recommendedItemScores = new HashMap<>();
        for (Map.Entry<Integer, Double> ratingTotalEntry : ratingTotalMap.entrySet()) {
            int itemId = ratingTotalEntry.getKey();
            double score = ratingTotalEntry.getValue() / weightTotalMap.get(itemId);
            recommendedItemScores.put(itemId, score);
        }
        return recommendedItemScores;
    }

    private double calculateSimilarity(Map<Integer, Double> user1, Map<Integer, Double> user2) {
        Set<Integer> commonItemIds = new HashSet<>(user1.keySet());
        commonItemIds.retainAll(user2.keySet());

        double numerator = 0.0;
        double denominator1 = 0.0;
        double denominator2 = 0.0;

        for (int itemId : commonItemIds) {
            numerator += user1.get(itemId) * user2.get(itemId);
            denominator1 += Math.pow(user1.get(itemId), 2);
            denominator2 += Math.pow(user2.get(itemId), 2);
        }

        double denominator = Math.sqrt(denominator1) * Math.sqrt(denominator2);

        if (denominator == 0) {
            return 0.0;
        } else {
            return numerator / denominator;
        }
    }
}

이 예제는 사용자 행동 데이터의 2차원 맵을 입력해야 하는 협업 필터링을 기반으로 하는 항목 추천 알고리즘을 구현합니다. 각 맵의 키는 사용자 ID를 나타내고 값은 맵의 키입니다. ID,value는 항목에 대한 사용자 평가입니다.

추천 알고리즘은 먼저 타겟 사용자와 관심도가 가장 높은 K명의 이웃 사용자를 계산하고, 이러한 이웃 사용자의 평점을 바탕으로 타겟 사용자에게 새로운 아이템을 추천합니다.

IV.Summary

이 글에서는 추천 알고리즘의 종류와 협업 필터링 기반의 추천 알고리즘 구현에 대해 소개합니다. Java 프로그래밍 언어 및 관련 라이브러리 기능을 사용하여 개인화된 추천 시스템과 최적화된 마케팅 전략을 빠르고 정확하게 구현하여 기업이 사용자 만족도와 충성도를 향상시키고, 기업 발전과 사용자 경험에 중요한 판매 전환율 및 브랜드 가치를 높이는 데 도움을 줍니다. 큰 의미가 있습니다.

위 내용은 Java로 구현된 추천 알고리즘 및 구현의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!