Golang melaksanakan pengesyoran: daripada pembelajaran mesin kepada sistem pengesyoran

Sistem pengesyoran telah menjadi bahagian yang amat diperlukan dalam aplikasi Internet hari ini. Fungsinya adalah untuk menyediakan pengguna dengan perkhidmatan pengesyoran yang diperibadikan berdasarkan gelagat sejarah dan pilihan mereka, dengan itu meningkatkan kepuasan pengguna dan kadar pengekalan. Sama ada e-dagang, rangkaian sosial, video atau muzik, semuanya memerlukan sokongan sistem pengesyoran.

Jadi, bagaimana cara menggunakan Golang untuk melaksanakan sistem pengesyoran? Pertama sekali, kita perlu menjelaskan konsep: sistem pengesyoran pada dasarnya adalah masalah pembelajaran mesin. Oleh itu, sebelum menggunakan Golang untuk melaksanakan sistem pengesyoran, kita mesti mempunyai pemahaman tertentu tentang pembelajaran mesin.

Algoritma pengesyoran berdasarkan pembelajaran mesin terbahagi terutamanya kepada dua kategori: pengesyoran berasaskan kandungan dan pengesyoran penapisan kolaboratif. Pengesyoran berasaskan kandungan terutamanya mengesyorkan item yang pengguna minati berdasarkan atribut mereka. Pengesyoran penapisan kolaboratif adalah berdasarkan gelagat sejarah pengguna untuk mengesyorkan item yang pengguna lain mungkin berminat. Pengesyoran penapisan kolaboratif dibahagikan kepada dua jenis: CF berasaskan pengguna dan CF berasaskan item.

Di Golang, anda boleh menggunakan beberapa perpustakaan pembelajaran mesin, seperti TensorFlow, Gorgonia, Golearn, dsb. Perpustakaan ini juga sudah menyokong pelaksanaan algoritma pengesyoran.

Mengambil CF berasaskan item sebagai contoh, kita boleh menggunakan Gorgonia untuk melaksanakannya. Langkah-langkah khusus adalah seperti berikut:

1. Prapemprosesan data: Kami perlu menyatakan penilaian pengguna bagi item tersebut ke dalam matriks R. Dengan memproses matriks ini, matriks persamaan W antara item boleh diperolehi.
2. Model latihan: Kita perlu mentakrifkan fungsi kehilangan, dan kemudian menggunakan kaedah penurunan kecerunan untuk meminimumkan fungsi kehilangan untuk mendapatkan parameter model. Di sini, kita boleh menggunakan model pemfaktoran matriks untuk menguraikan matriks penarafan kepada dua matriks P dan Q yang lebih kecil. Matriks P mewakili hubungan antara pengguna dan vektor pendam, dan matriks Q mewakili hubungan antara item dan vektor pendam.
3. Nilai model: Kita boleh menilai prestasi model melalui beberapa penunjuk penilaian, seperti RMSE dan MAE.
4. Jana hasil pengesyoran: Memandangkan pengguna u, kami boleh mendapatkan rating pengguna u untuk setiap item melalui penilaian pengguna item dan matriks rating R. Kemudian, kami boleh mengesyorkan item yang pengguna anda mungkin berminat berdasarkan penilaian setiap item.

Melaksanakan algoritma pengesyoran CF berasaskan item memerlukan sejumlah besar operasi matriks. Dan Gorgonia dilahirkan untuk ini. Ia adalah rangka kerja pengkomputeran dinamik berdasarkan teori graf yang boleh melakukan pengiraan vektor dan operasi matriks yang cekap di Golang. Ini membolehkan kami melaksanakan pengiraan kompleks dengan mudah seperti penguraian matriks dalam algoritma pengesyoran.

Selain Gorgonia, terdapat beberapa perpustakaan lain yang juga boleh digunakan untuk pelaksanaan algoritma pengesyoran. Sebagai contoh, Golearn boleh digunakan untuk melaksanakan algoritma seperti KNN, pepohon keputusan dan Bayes naif. TensorFlow boleh digunakan untuk melaksanakan algoritma seperti rangkaian saraf dan pembelajaran mendalam.

Ringkasnya, Golang, sebagai bahasa yang cekap, serentak dan boleh dipercayai, telah digunakan oleh lebih ramai orang dalam bidang pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Dari segi sistem pengesyoran, Golang juga boleh menggunakan beberapa perpustakaan pembelajaran mesin untuk melaksanakan algoritma pengesyoran. Oleh itu, jika anda mencari pelaksanaan sistem pengesyoran yang cekap dan berskala, Golang ialah pilihan yang baik.

Atas ialah kandungan terperinci Golang melaksanakan pengesyoran: daripada pembelajaran mesin kepada sistem pengesyoran. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!